因为我每次输入数据帧的名称时都安装了更新版本的pandas,例如
df[0:5]
要查看前几行,它会为我提供列的摘要,其中的值的数量以及数据类型.
如何才能看到表格视图？(我正在使用iPython btw).
提前致谢!
我在熊猫中有下表DataFrame:
q_string q_visits q_date
0 nucleus 1790 2012-10-02 00:00:00
1 neuron 364 2012-10-02 00:00:00
2 current 280 2012-10-02 00:00:00
3 molecular 259 2012-10-02 00:00:00
4 stem 201 2012-10-02 00:00:00
该表包含来自服务器日志的查询量,按天计算.我想做两件事:
q_visits.即,术语的每月查询量除以所有术语中该月的总查询量.这样做的最佳方式是什么？
有一个简单的方法来获取pandas/df表:
field_1 field_2 field_3 field_4
cat 15,263 2.52 00:03:00
dog 1,652 3.71 00:03:47
test 312 3.27 00:03:41
book 300 3.46 00:02:40
并将其转换为XML:
<item>
<field name="field_1">cat</field>
<field name="field_2">15263</field>
<field name="filed_3">2.52</field>
...
<item>
<field name="field_1">dog</field>
and so on...
在此先感谢您的帮助.
我在我的本地机器(Mac)上使用Python(IPython和Canopy)和RESTful内容API.
我有一个由3000个唯一ID组成的数组,用于从API中提取数据,并且一次只能使用一个ID调用API.
我希望能以某种方式同时制作3组1000个电话以加快速度.
这样做的最佳方式是什么？
在此先感谢您的帮助!
有谁知道如何使用一个简单的工具从Linux命令行水印视频？
当前版本不支持ffmpeg中的水印,并且需要自定义编译.
最大.
我在熊猫中有两个系列.
系列1:
id count_1
1 3
3 19
4 15
5 5
6 2
和系列2:
id count_2
1 3
3 1
4 1
5 2
6 1
如何将ID组合在一起以形成下面的表格？
id count_1 count_2
1 3 3
3 19 1
4 15 1
5 5 2
6 2 1
我有两个布尔稀疏的方形矩阵c.从12BM数据生成80,000 x 80,000(当我使用GB数据时,可能会有更大数量级的矩阵).
我想将它们相乘(它产生一个三角形矩阵 - 但是我没有得到这个,因为我不限制点积产生三角矩阵).
我想知道它们的最佳乘法方式是什么(内存方式和速度方式) - 我将在m2.4xlarge AWS实例上进行计算,该实例具有> 60GB的RAM.出于速度原因,我宁愿将计算结果保留在RAM中.
我很欣赏SciPy有稀疏矩阵,h5py也是如此,但两者都没有经验.
什么是最好的选择？
提前致谢
更新:布尔矩阵的稀疏度<0.6%
我有一个从SQL转储中获取的CSV文件,如下所示(前面几行使用来自终端的head file.csv):
??AANAT,AANAT1576,4
AANAT,AANAT1704,1
AAP,AAP-D-12-00691,8
AAP,AAP-D-12-00834,3
当我使用pd.read_csv('file.csv')命令时,我收到错误"ValueError:No columns to to file from file".
有关如何将CSV文件导入表格并避免错误的任何想法？
解决问题(遵循Ed的评论)
我试过header = None,skiprows = 1以避免?? (从终端使用head命令时出现).
提取的文件路径是http://goo.gl/jyYlIK
所有人都认为这是一个相当困难的话题.我正在建立一个网站,要求用户上传大(多GB).允许用户在网站上传文件并允许文件上传失败的最佳方式是什么？在rails中写这个的方法是什么？
任何想法都非常感激.
最大.