我有一个类似的对象
var obj = { 'Earth': 1, 'Sky': 2, 'Tree': 3, 'Sand': 4 };
我正在尝试使用此基于值进行过滤
$.filter(obj,function(i, value){
return value>3;
});
然而,这是空的.
预期产出
{'Sand': 4 }
当对象的索引无法一致地处理并且可能变化时,是否有一种按值过滤的方法.
当我使用fread使用以下语句读取大数据文件(比方说250MB)时
myFile<-fread(rawFile,skip=1,sep=",",header=FALSE)
它总是给出文件的读取状态
Read 2859078 rows and 6 (of 6) columns from 0.272 GB file in 00:00:05
我试过suppressMessages压制这个的方法.但它不起作用.
有没有data.table具体的命令来做到这一点？
在以前版本的Neo4j(2.X)中,LOAD CSV将采用绝对路径
LOAD CSV WITH HEADERS FROM
'file:///absolute/path/GraphExample2.csv' AS line
但是在3.x中,它将它附加NEO4J_HOME到该路径上.
如何解决文件导入的绝对路径？
当我运行d3.select(this).attr("transform")一个元素时,我得到一个响应translate(20.00,778).但是我需要获得单独的翻译价值.
在第3版中,可以使用
var t = d3.transform(element.attr("transform"));
t.translate;
但是v3中没有d3.transform.如何获得相同的结果？
我已经成功测试了hadoop中的opencv,以便在mapreduce作业中读取和分析来自本地文件系统的图像.
但是如何启用opencv从HDFS而不是本地文件系统读取图像？
如何更改/home/username目录之外的jupyter配置位置？
在正常情况下我可以使用以下命令来创建配置。但出于特殊目的，我正在使用的帐户的 /home 目录不存在，我无法创建一个。
--generate-config
generate default config file
在 PySpark 中，如何将所有列中的字符串拆分为字符串列表？
a = [('a|q|e','d|r|y'),('j|l|f','m|g|j')]
df = sc.createDataFrame(a,['col1','col2'])
+-----+-----+
| col1| col2|
+-----+-----+
|a|q|e|d|r|y|
|j|l|f|m|g|j|
+-----+-----+
预期输出：
+---------+---------+
| col1| col2|
+---------+---------+
|[a, q, e]|[d, r, y]|
|[j, l, f]|[m, g, j]|
+---------+---------+
通过使用withColumn但不是具有动态列数的吸引人的解决方案，我可以一次完成一列。
from pyspark.sql.functions import col, split
outDF = df.withColumn("col1", split(col("col1"), "\\|").alias("col1"))
我可以hadoop fs -put local hdfs用来从本地复制到HDFS。有没有办法做递归放置？尝试过-put -r，它不起作用。
基于Neo4j的例子
from neo4j.v1 import GraphDatabase, basic_auth
driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost", auth=basic_auth("neo4j", "neo4j"))
session = driver.session()
session.run("CREATE (a:Person {name:'Arthur', title:'King'})")
result = session.run("MATCH (a:Person) WHERE a.name = 'Arthur' RETURN a.name AS name, a.title AS title")
for record in result:
print("%s %s" % (record["title"], record["name"]))
session.close()
这result是数据类型neo4j.v1.session.StatementResult.如何在没有显式迭代的情况下访问pandas数据帧中的这些数据？
pd.DataFrame.from_records(result) 似乎没有帮助.
这就是我使用列表理解的方法
resultlist = [[record['title'], record['name']] for record in result]
pd.DataFrame.from_records(resultlist, columns=['title', 'name'])