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我正在尝试执行以下操作
measurement_df = pd.read_csv('data/tag_measurements/all_measurements.csv')
measurement_df.head(3)
measurement_df
>> prints
. timestamp tag_1 tag_2 tag_3
0 2018-01-01 11:09:00 0.729193 -0.236627 -1.968651
1 2018-01-02 05:56:00 -2.812988 0.394632 -1.151147
2 2018-01-03 00:37:00 0.363185 -0.089076 -1.509133
此时时间戳列是str类型:
type(measurement_df.iloc[0]['timestamp'])
>> prints
str
vdf = vx.from_pandas(measurement_df)
vdf.head(3)
>> prints
# tag_1 tag_2 tag_3 index
0 0.7291933972260769 -0.2366268009370677 -1.9686509728501898 0
1 -2.8129876800434737 0.3946317890604529 -1.1511473058592252 1
2 0.3631852302577519 -0.08907562484360453 -1.5091330993605443 2
不知何故我丢失了时间戳列。任何想法可能出了什么问题?
最佳答案
如果您想保留日期/时间格式,尤其是在阅读 CSV 文件时,我建议您这样做:
df = pd.read_csv('myfile.csv', parse_dates=['datetime_col_1', 'datetime_col_2'])
你还可以这样做:
df = vaex.read_csv('myfile.csv', parse_dates=['datetime_col_1', 'datetime_col_2'])
它是相同的,因为它在后台使用了 pandas 方法。
关于python - 将带有日期列的 Pandas 数据框转换为 Vaex 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62142937/
我正在使用 Vaex 并寻找性能提示。 我的用例如下: 我有一个大数据框 - 我们称它为 large_df (只有几列,但有数千万行,在生产中,数据集将大于 10 倍)。其中一列称为 key ,这是一
我想使用 Vaex 中的另一列为计算设置一个虚拟列。我需要在此计算中使用 if 语句。一般来说,我想打电话 df['calculation_col'] = log(df['original_col']
我在演示中看到可以这样做:https://youtu.be/2Tt0i823-ec?t=769 在那里,演示者有一个巨大的数据集,可以通过用鼠标选择一个矩形来快速放大。 我还看到了教程的“交互式小部件
我尝试了这个解决方案,但它并没有真正解决我的问题 x = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] y = np.array(['10', '20', '30', '40', '5
我有数据文件 'for-filter.txt' a,b,c,d 1,2,3,4 2,6,7,8 -1,2,3,4 4,5,5,5 -2,3,3,3 我正在做的Vaex代码 import vaex as
我有一个包含大约 150M 行的大型 .csv 文件。我仍然可以将整个数据集放入内存并使用 Pandas 进行分组和组合。示例... aggregated_df = df.groupby(["busi
我正在为监督学习任务准备一个大型多变量时间序列数据集,我想创建我的输入特征的时移版本,以便我的模型也可以从过去的值中推断出来。 pandas 中有一个 shift(n) 命令,可让您将一列移动 n 行
我正在尝试执行以下操作 用字符串列加载一些数据 measurement_df = pd.read_csv('data/tag_measurements/all_measurements.csv') m
我有一些来自用户的条目以及该用户在我的网站上进行了多少次互动... 我有 34 万行和 70 多列,我想使用 Vaex,但我在做一些简单的事情时遇到了问题,比如删除重复项。 有人可以帮助我如何做吗?
我有一个非常大的数据集,我通过 append 以块的形式写入 hdf5,如下所示: with pd.HDFStore(self.train_store_path) as train_store:
当我使用 vaex 时如下: for i, df in enumerate(vaex.from_csv('cars.csv', convert=True,chunk_size=100_000)):
当我使用 vaex 时如下: for i, df in enumerate(vaex.from_csv('cars.csv', convert=True,chunk_size=100_000)):
我将日期作为字符串(例如:3/24/2020),我想将其转换为 datetime64[ns]格式 df2['date'] = pd.to_datetime(df1["str_date"], forma
我是一名优秀的程序员,十分优秀!