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我在容器中使用 pandas 时出现以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "/volumes/dependencies/site-packages/celery/app/trace.py", line 374, in trace_task
R = retval = fun(*args, **kwargs)
File "/volumes/dependencies/site-packages/celery/app/trace.py", line 629, in __protected_call__
return self.run(*args, **kwargs)
File "/volumes/code/autoai/celery/data_template/api.py", line 16, in run_data_template_task
data_template.run(data_bundle, columns=columns)
File "/volumes/code/autoai/models/data_template.py", line 504, in run
self.to_parquet(data_bundle, columns=columns)
File "/volumes/code/autoai/models/data_template.py", line 162, in to_parquet
}, parquet_path=data_file.path, directory="", dataset=self)
File "/volumes/code/autoai/core/datasets/parquet_converter.py", line 46, in convert
file_system.write_dataframe(parquet_path, chunk, directory, append=append)
File "/volumes/code/autoai/core/file_systems.py", line 76, in write_dataframe
append=append)
File "/volumes/dependencies/site-packages/pandas/core/frame.py", line 1945, in to_parquet
compression=compression, **kwargs)
File "/volumes/dependencies/site-packages/pandas/io/parquet.py", line 256, in to_parquet
impl = get_engine(engine)
File "/volumes/dependencies/site-packages/pandas/io/parquet.py", line 40, in get_engine
return FastParquetImpl()
File "/volumes/dependencies/site-packages/pandas/io/parquet.py", line 180, in __init__
import fastparquet
File "/volumes/dependencies/site-packages/fastparquet/__init__.py", line 8, in <module>
from .core import read_thrift
File "/volumes/dependencies/site-packages/fastparquet/core.py", line 13, in <module>
from . import encoding
File "/volumes/dependencies/site-packages/fastparquet/encoding.py", line 11, in <module>
from .speedups import unpack_byte_array
File "__init__.pxd", line 861, in init fastparquet.speedups
ValueError: numpy.ufunc has the wrong size, try recompiling. Expected 192, got 216
我阅读了other answers当针对比您安装的版本更新的 numpy 版本编译 pandas 时,会显示此消息。但是同时更新 pandas 和 numpy 对我不起作用。我试图找出我是否有几个版本的 numpy,但是 pip show numpy
似乎显示的是最新版本。
此外,以一种奇怪的方式,这仅在我在本地而不是在服务器上部署时发生。
关于如何解决这个问题有什么想法吗?或者至少如何调试我的 numpy 和 pandas 版本(如果有多个版本我该如何检查)
我试过:升级两个包并删除并重新安装它们。那里没有帮助。
最佳答案
TLDR:如果 docker添加:
RUN pip install numpy
在安装 pandas 之前(可能只是您的 pip install -r requirements.txt)它会再次工作。
我在 docker building pandas in alpine 中执行此操作并遇到了同样的问题,它只是突然出现(2018 年 12 月 27 日左右)对于一个之前一直运行良好的构建。
关于python - numpy.ufunc 大小错误,尝试重新编译。即使使用最新的 pandas 和 numpy 版本,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53904157/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!