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python - Dask 连接的简单方法(水平,轴 = 1,列)

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 20:28:57 27 4
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行动将两个 csv(data.csv 和 label.csv)读取到单个数据帧。

df = dd.read_csv(data_files, delimiter=' ', header=None, names=['x', 'y', 'z', 'intensity', 'r', 'g', 'b'])
df_label = dd.read_csv(label_files, delimiter=' ', header=None, names=['label'])

问题列的串联需要已知的划分。但是设置索引会对数据进行排序,这是我明确不希望的,因为两个文件的顺序是它们的匹配项。

df = dd.concat([df, df_label], axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-e6c2e1bdde55> in <module>()
----> 1 df = dd.concat([df, df_label], axis=1)

/uhome/hemmest/.local/lib/python3.5/site-packages/dask/dataframe/multi.py in concat(dfs, axis, join, interleave_partitions)
573 return concat_unindexed_dataframes(dfs)
574 else:
--> 575 raise ValueError('Unable to concatenate DataFrame with unknown '
576 'division specifying axis=1')
577 else:

ValueError: Unable to concatenate DataFrame with unknown division specifying axis=1

尝试过添加一个 'id'

df['id'] = pd.Series(range(len(df)))

但是,Dataframe 的长度导致 Series 大于内存。

问题显然 Dask 知道两个 Dataframe 的长度相同:

In [15]:
df.index.compute()
Out[15]:
Int64Index([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6,
7, 8, 9,
...
1120910, 1120911, 1120912, 1120913, 1120914, 1120915, 1120916,
1120917, 1120918, 1120919],
dtype='int64', length=280994776)
In [16]:
df_label.index.compute()
Out[16]:
Int64Index([1, 5, 5, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
...
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
dtype='int64', length=280994776)

如何利用这些知识进行简单的连接?

最佳答案

解决方案(来自@Primer 的评论):

  • 重新分区和重置索引
  • 使用分配而不是连接

最终代码;

import os
from pathlib import Path
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd



df = dd.read_csv(['data/untermaederbrunnen_station1_xyz_intensity_rgb.txt'], delimiter=' ', header=None, names=['x', 'y', 'z', 'intensity', 'r', 'g', 'b'])
df_label = dd.read_csv(['data/untermaederbrunnen_station1_xyz_intensity_rgb.labels'], header=None, names=['label'])
# len(df), len(df_label), df_label.label.isnull().sum().compute()

df = df.repartition(npartitions=200)
df = df.reset_index(drop=True)
df_label = df_label.repartition(npartitions=200)
df_label = df_label.reset_index(drop=True)

df = df.assign(label = df_label.label)
df.head()

关于python - Dask 连接的简单方法(水平,轴 = 1,列),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46911220/

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