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假设我有两个 dask 数据框:
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
dd_1 = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'a': [1, 2,3], 'b': [6, 7, 8]}), npartitions=1)
dd_2 = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'a': [1, 2, 5], 'b': [3, 7, 1]}), npartitions=1)
现在我想使用第二个列中的值来过滤第一个列:
dd_1[dd_1.a.isin(dd_2.a)]
当我尝试执行此操作时,会引发以下错误:
NotImplementedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-850f035e0842> in <module>
----> 1 dd_1[dd_1.a.isin(dd_2.a)]
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/dask/dataframe/core.py in isin(self, values)
2113 @derived_from(pd.Series)
2114 def isin(self, values):
-> 2115 return elemwise(M.isin, self, list(values))
2116
2117 @insert_meta_param_description(pad=12)
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/dask/dataframe/core.py in __getitem__(self, key)
2045 graph = HighLevelGraph.from_collections(name, dsk, dependencies=[self, key])
2046 return Series(graph, name, self._meta, self.divisions)
-> 2047 raise NotImplementedError()
2048
2049 @derived_from(pd.DataFrame)
NotImplementedError:
有什么建议吗?
最佳答案
使用最新版本的dask (2.9.1)
,我个人的解决方法是将第二个系列
(在您的情况下是dd_2.a)转换为pandas
。
关于python - 当我将 isin 与 Dask 数据帧一起使用时,会引发 NotImplementedError,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55247264/
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我的数据框是这样的: userid codeassigned timestamp 15 553938
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我对 isin() 函数准确性有一些问题。 我的 DataFrame 中有 abc 许多 ID: df = DataFrame[DataFrame['id'].isin(IDs)] 但是结果: pri
我有一本字典,我想使用该字典对 df 中的新列进行分类。 df 中的 Value 列应该与字典中的值进行比较。 df 中的新列应该是与值关联的键。 d = {'Car':['1','2','3'],
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我正在尝试使用 Java 中的列表来过滤 Spark DataFrame。 java.util.List selected = ....; DataFrame result = df.filter(d
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我正在尝试将 .isin 与 ~ 一起使用,这样我就可以根据 2 个数据集中的多列获取唯一行的列表。 所以,我有 2 个 9 行的数据集:df1 是底部,df2 是顶部(抱歉,但我无法让它在下面同时显
d = {'Dates':[pd.Timestamp('2013-01-02'), pd.Timestamp('2013-01-03'), pd
isin() 给我奇怪的结果。我创建了以下 DataFrame: import pandas as pd import numpy as np test=pd.DataFrame({'1': np.l
我有一个非常简单的场景,我想测试二维数组的两个元素是否(单独)是更大数组的成员 - 例如: full_array = np.array(['A','B','C','D','E','F']) sub_a
我可以帮助您使用 ISIN pandas 函数。基本上,我需要根据不同的标准按年汇总数据框中的数据。问题是我需要对数据进行许多聚合(例如国家名称、资助计划等)。为了方便起见,我试图在 for 循环中执
这是我的模型: type: { type: Sequelize.STRING, defaultValue: 'text', allowNull: fal
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这是一个例子 创建一个包含 100M 相同行的表: >>> df = pd.DataFrame([('20170101', 'TULIP', 'FLOWER')] * 100000000, colum
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假设我有以下两个数据框: df = pd.DataFrame({'col1':['a','b', 'c'], 'col2': ['q', 'w', 'e']}) df1 = pd.DataFrame(
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!