- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有以下使用 Pandas 的 Python (2.7) 函数,我需要在 400 GB 上运行。150 GB 上的测试运行需要 4 小时才能成功完成(机器内存为 128 GB、16 核、4TB 磁盘)。有没有一种聪明的方法来利用我的 CPU 上的所有内核来实现此目的并并行执行此操作以减少处理时间:
def create_data(headers, filters, filesFolder, remove_chars, outputFolder):
for ds in headers:
for data_file in glob.glob(filesFolder + '*' + ds + '*.csv'):
x=0
for data in pd.read_csv(data_file, sep = '€', names = headers[ds], engine = 'python', chunksize = 10000000):
logger.info('Pandas Read %s' %(str(x) + '_' + os.path.basename(data_file)) )
for fil in filters[ds]:
try:
data[fil] = data[fil].astype('O')
data = data[data[fil] == filters[ds][fil]]
logger.info('Filtered data for %s succesfully. Filters are %s' %(str(x) + '_' + os.path.basename(data_file) , filters[ds]))
except:
logger.info('Could not apply filter %s for %s' %(filters[ds][fil], str(x) + '_' + os.path.basename(data_file) ))
pass
for char in remove_chars:
try:
data = data.replace({char: ''}, regex=True)
logger.info('Removed char %s from %s succesfully' %(char, str(x) + '_' + os.path.basename(data_file) ))
except:
logger.info('Could not remove char %s from %s' %(char, str(x) + '_' + os.path.basename(data_file) ))
pass
try:
data.to_csv(outputFolder + ds + '/' + str(x) + '_' + os.path.basename(data_file).split('.')[0].strip() + '.csv', enconding = 'utf-8')
logger.info('Saved csv %s succesfully' %(str(x) + '_' + os.path.basename(data_file)))
x+=1
except:
logger.info('Failed to Save %s' %(str(x) + '_' + os.path.basename(data_file)))
最佳答案
关于python - 为 Pandas 使用多个核心,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35862144/
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!