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我有一个 pandas HDFStore,我试图从中进行选择。我想在一个大的 np.array 中选择两个带有 id 的时间戳之间的数据。以下代码有效,但仅在查询列表中的成员资格时占用过多内存。如果我使用日期时间索引和范围,内存占用量会减少 95%。
#start_ts, end_ts are timestamps
#instruments is an array of python objects
not_memory_efficient = adj_data.select("US", [Term("date",">=", start_ts),
Term("date", "<=", end_ts),
Term("id", "=", instruments)])
memory_efficient = adj_data.select("US", [Term("date",">=", start_ts),
Term("date", "<=", end_ts),)
在 HDFStore 中是否有更节省内存的方法来执行此操作?我应该将索引设置为“sec_id”吗? (我也可以使用 chunksize 选项并自己连接,但这似乎有点 hack。)
编辑:
hdfstore 是由 pd.HDFStore 创建的,它创建一个数据帧并像这样存储。我之前犯了一个错误
def write_data(country_data, store_file):
for country in country_data:
if len(country_data[country]) == 0:
continue
df = pd.concat(country_data[country], ignore_index=True)
country_data[country] = []
store_file.append(country, df, format="t")
根据要求,这是该表的 ptdump:https://gist.github.com/MichaelWS/7980846另外,这是 df:https://gist.github.com/MichaelWS/7981451
最佳答案
为其他用户纪念。
在HDFStore中,如果某些列不是索引,则需要将它们指定为data_columns,以便稍后查询。
文档是 here
创建框架
In [23]: df = DataFrame(dict(date = pd.date_range('20130101',periods=10), id = list('abcabcabcd'), C = np.random.randn(10)))
In [28]: df
Out[28]:
C date id
0 0.605701 2013-01-01 00:00:00 a
1 0.451346 2013-01-02 00:00:00 b
2 0.479483 2013-01-03 00:00:00 c
3 -0.012589 2013-01-04 00:00:00 a
4 -0.028552 2013-01-05 00:00:00 b
5 0.737100 2013-01-06 00:00:00 c
6 -1.050292 2013-01-07 00:00:00 a
7 0.137444 2013-01-08 00:00:00 b
8 -0.327491 2013-01-09 00:00:00 c
9 -0.660220 2013-01-10 00:00:00 d
[10 rows x 3 columns]
保存到没有 data_columns 的 hdf
In [24]: df.to_hdf('test.h5','df',mode='w',format='table')
0.13 会报告这个错误(0.12 会默默忽略)
In [25]: pd.read_hdf('test.h5','df',where='date>20130101 & date<20130105 & id=["b","c"]')
ValueError: The passed where expression: date>20130101 & date<20130105 & id=["b","c"]
contains an invalid variable reference
all of the variable refrences must be a reference to
an axis (e.g. 'index' or 'columns'), or a data_column
The currently defined references are: index,columns
将所有列设置为数据列(也可以是具体的列列表)
In [26]: df.to_hdf('test.h5','df',mode='w',format='table',data_columns=True)
In [27]: pd.read_hdf('test.h5','df',where='date>20130101 & date<20130105 & id=["b","c"]')
Out[27]:
C date id
1 0.451346 2013-01-02 00:00:00 b
2 0.479483 2013-01-03 00:00:00 c
[2 rows x 3 columns]
这是文件的 ptdump -av
的表节点:
/df/table (Table(10,)) ''
description := {
"index": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=0),
"C": Float64Col(shape=(), dflt=0.0, pos=1),
"date": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=2),
"id": StringCol(itemsize=1, shape=(), dflt='', pos=3)}
byteorder := 'little'
chunkshape := (2621,)
autoindex := True
colindexes := {
"date": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"index": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"C": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False,
"id": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False}
/df/table._v_attrs (AttributeSet), 19 attributes:
[CLASS := 'TABLE',
C_dtype := 'float64',
C_kind := ['C'],
FIELD_0_FILL := 0,
FIELD_0_NAME := 'index',
FIELD_1_FILL := 0.0,
FIELD_1_NAME := 'C',
FIELD_2_FILL := 0,
FIELD_2_NAME := 'date',
FIELD_3_FILL := '',
FIELD_3_NAME := 'id',
NROWS := 10,
TITLE := '',
VERSION := '2.7',
date_dtype := 'datetime64',
date_kind := ['date'],
id_dtype := 'string8',
id_kind := ['id'],
index_kind := 'integer']
要注意的关键是 data_columns 在“描述”中是分开的,并且它们被设置为索引。
关于pandas - HDFStore Term 内存检查列表成员资格的有效方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20598973/
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!