当我使用DataTablewith时Parallel.ForEach，我得到：
指数超出范围。必须为非负数且小于集合的大小。
请帮我解决它。
static void Main(string[] args)
{
DataTable dt = CreateTable();
dt.Columns.Add("C");
//Parallel.ForEach(Partitioner.Create(0, dt.Rows.Count), range =>
//{
// for (int j = range.Item1; j < range.Item2; j++)
// {
// dt.Rows[j]["C"] = dt.Rows[j]["A"] + "-" + dt.Rows[j]["B"];
// }
//});
Parallel.ForEach(dt.AsEnumerable(), row =>
{
row["C"] = row["A"] + "-" + row["B"];
});
}
private static DataTable CreateTable()
{
DataTable dataTable = new DataTable();
dataTable.Columns.Add("A");
dataTable.Columns.Add("B");
for (int i = 0; i < 100000; i++)
{ …在哪里可以找到 Json 格式的公共数据集？我正在寻找 10-20GB 范围内的一款。目前我得到的大数据集是 XML 格式
我应该探索下载的数据集，我没有 sql 凭据，我正在使用 jupyter lab，并且 sql 文件与 jupyter 笔记本位于同一文件夹中。
import pandas as pd
pd.read_sql_table('DATA_SPPT.sql')
错误信息
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-4a4c42554a20> in <module>()
----> 1 pd.read_sql_table('DATA_SPPT_OP_BERSAMA.sql')
TypeError: read_sql_table() missing 1 required positional argument: 'con'
这是sql格式的下载，所以我想我不需要描述连接，那么我该怎么办？
更新：
所以我能够取得一些进展，我让这段代码可以工作......我在评估 FOUND 条件时遇到了困难，所以将它包装在 For 循环中，你们都觉得怎么样？
Dim ControlRow = NewBenefitsDataSet.Tables("FO_HealthcateHighways_Control").Select("NGID = 'HCHRXMEDTIP'")
For Each Row As DataRow In ControlRow
Do
'Check if Already Processed, if so skip to next record
If Row("NGID") = "HCHRXMEDTIP" Then
MessageBox.Show("FOUND: " + Row("NGID"))
Exit Do
Else
MessageBox.Show("GROUP NOT FOUND: " + Row("NGID"))
Return False
End If
Loop
Next
首先，我喜欢这个社区，并且在从 Visual Foxpro 过渡到 VB 的过程中，我一直在努力尝试获得正确的语法。无论我进行多少搜索，我都会看到十几种不同的变体和示例，但发现很难找到适合我正在做的事情的神奇组合。
非常简单，我的数据集和适配器已经在我的 Form.XSD 中设置，并在我的 Code.VB 中设置，我想查询记录，但不确定如何正确编码......
我在这里做错了什么？再次提前致谢。
Dim dtControl As NewBenefitsDataSet.FO_HealthcateHighways_ControlDataTable
Dim drControl As NewBenefitsDataSet.FO_HealthcateHighways_ControlRow
Dim daControlTableAdapter As New NewBenefitsDataSetTableAdapters.FO_HealthcateHighways_ControlTableAdapter
'Fill …我正在研究 python 中的神经网络和图像识别并遵循本指南。他们使用：from keras.datasets import cifar10获取用于测试的图像。所以我的问题是：
提前致谢！
我有一个包含许多表的大型 SQLite 数据库。我已使用 RSQLite 和 DBI 包在 RStudio 中建立了与此数据库的连接。（我已命名该数据库db）
library(RSQLite)
library(DBI)
目前我必须读入所有表并手动为它们分配名称。例如：
country <- dbReadTable(db, "country")
date <- dbReadTable(db, "date")
#...and so on
您会发现，如果您有很多表，这可能是一个非常耗时的过程。
所以我想知道是否可以创建一个新函数或使用现有函数（例如lapply()？）来更有效地完成此操作并从本质上加快此过程？
非常感谢任何建议:)
我有问题想问你。哪个图最适合显示系列熊猫中的描述结果
filter = genderage['Customer_Gender'] == "F"
genderage[filter]
genderage[filter].describe()
Customer_Age
count 54724.000000
mean 36.168993
std 10.910622
min 17.000000
25% 28.000000
50% 35.000000
75% 43.000000
max 87.000000
我有一个关于分割 20k 图像及其标签的数据集的问题，该数据集的格式有YOLOv3一个图像文件和一个.txt与图像同名的文件，文本文件内部有标签。
我想将数据集分割成训练/测试分割，有没有办法随机选择图像及其标签 .txt 文件并将其存储在单独的文件夹中Python？
我希望能够随机分割数据集。例如，也选择 16k 文件和标签文件，并将它们单独存储在 train 文件夹中，其余 4k 应存储在 test 文件夹中。
这可以在文件资源管理器中手动完成，方法是选择前 16k 个文件并将它们移动到不同的文件夹，但分割不会是随机的，因为我计划对同一数据集一遍又一遍地执行此操作。
这是数据的 图像和标签屏幕截图
我需要清理几个字段：物种/描述通常是简单的大写，其中第一个字母大写。PySpark 只有 upper、lower 和 initcap（每个单词都大写），这不是我想要的。https://spark.apache.org/docs/2.0.1/api/python/_modules/pyspark/sql/functions.html
Python 有一个原生的 Capitalize() 函数，我一直在尝试使用它，但总是收到对列的错误调用。
fields_to_cap = ['species', 'description']
for col_name in fields_to_cap:
df = df.withColumn(col_name, df[col_name].captilize())
有没有办法轻松地利用这些字段？
需要明确的是，我正在尝试将字段中的数据大写。这是一个例子：
当前：“这是一个描述。”
预期：“这是一个描述。”
我有这个数据集，其结构与 XML 数据类似，只是它不使用 <> 或 </> 来分隔数据，而是使用 ()、制表符和换行符。但数据的工作方式相同，有模式定义和子/父节点。
C# 中是否有一种方法可以使用类似于 XPathSelectElements() 的方法来读取/写入此数据？
这是我需要解析的数据示例：
WARNING: Do Not Modify This File!
Check 24.1.6 Data File
CONTROL 1 (
code = CEZ_90_1_2016
compliance mode = UA
version = 24.1.6 )
LOCATION 1 (
state = Texas
city = USA )
BUILDING 1 (
project type = NEW_CONSTRUCTION
bldg use type = WHOLE_BLDG
feet bldg height = 0.000
number of stories = 1
is nonresidential conditioning = TRUE
is residential conditioning = FALSE
is …