我会先声明我一开始不会这样做，我在帮助friend时遇到了这个问题。考虑数据框dfdf=pd.DataFrame(pd.Series([[1.2]]))df00[1.2]这是对象的数据框，其中对象是列表。在我friend的代码中，他们有:df.astype(float)如我所愿，它坏了ValueError:settinganarrayelementwithasequence.但是，如果这些值是numpy数组:df=pd.DataFrame(pd.Series([np.array([1.2])]))df00[1.2]我也尝试过同样的事情:df.astype(float)001.2很高兴做
我很困惑为什么在将生成的RDD转换为DataFrame时，Spark似乎对rdd.mapPartitions使用了1个任务。这对我来说是个问题，因为我想从:DataFrame-->RDD-->rdd.mapPartitions-->DataFrame这样我就可以读取数据(DataFrame)，将非SQL函数应用于数据block(RDD上的mapPartitions)，然后转换回DataFrame，这样我就可以使用DataFrame.write过程。我可以从DataFrame-->mapPartitions开始，然后使用像saveAsTextFile这样的RDD编写器，但这不太理想，因为
我目前正在使用pythonpandas，想知道是否有办法将pandas中的数据输出到juliaDataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python但我不确定它是否适用于数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接受panda数据框？(无需保存为其他文件格式，如csv)什么时候使用JuliaDataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行有很多循环的东西(比如神经网络)？ 最佳答案 所以有专门为此开发的库PyJulia是一个用于使用Python2和3与Julia交互
我目前正在使用pythonpandas，想知道是否有办法将pandas中的数据输出到juliaDataframes中，反之亦然。(我想你可以用Pycall从Julia调用python但我不确定它是否适用于数据帧)有没有办法从python调用Julia并让它接受panda数据框？(无需保存为其他文件格式，如csv)什么时候使用JuliaDataframes比使用Pandas更有优势，除了非常大的数据集和运行有很多循环的东西(比如神经网络)？ 最佳答案 所以有专门为此开发的库PyJulia是一个用于使用Python2和3与Julia交互
这是对thisone的后续问题，其中jezrael使用pandas.DataFrame.groupby将列表创建速度提高了数百倍。具体来说，设df是一个大的dataframe，那么index=list(set(df.index))list_df=[df.loc(x)forxinindex]和list_df=[xfori,xindf.groupby(level=0,sort=False)]产生相同的结果，后者比前者快200多倍，甚至忽略列表创建步骤。为什么？如果有人能让我理解为什么会有如此巨大的性能差异，我将非常高兴。提前致谢!编辑:正如AlexRiley在他的评论中所建议的，我确认测试
这是对thisone的后续问题，其中jezrael使用pandas.DataFrame.groupby将列表创建速度提高了数百倍。具体来说，设df是一个大的dataframe，那么index=list(set(df.index))list_df=[df.loc(x)forxinindex]和list_df=[xfori,xindf.groupby(level=0,sort=False)]产生相同的结果，后者比前者快200多倍，甚至忽略列表创建步骤。为什么？如果有人能让我理解为什么会有如此巨大的性能差异，我将非常高兴。提前致谢!编辑:正如AlexRiley在他的评论中所建议的，我确认测试
我有一个包含50列数据的csv文件。我正在使用Pandasread_csv函数提取这些列的子集，使用usecols参数来选择我想要的列:cols_to_use=[0,1,5,16,8]df_ret=pd.read_csv(filepath,index_col=False,usecols=cols_to_use)问题是df_ret包含正确的列，但不是按照我指定的顺序。它们按升序排列，因此[0,1,5,8,16]。(顺便说一句，列号可以在每次运行时改变，这只是一个例子。)这是一个问题，因为代码的其余部分具有“正确”顺序的数组，我宁愿不必重新排序所有他们中的。是否有任何聪明的pandas方法
我有一个包含50列数据的csv文件。我正在使用Pandasread_csv函数提取这些列的子集，使用usecols参数来选择我想要的列:cols_to_use=[0,1,5,16,8]df_ret=pd.read_csv(filepath,index_col=False,usecols=cols_to_use)问题是df_ret包含正确的列，但不是按照我指定的顺序。它们按升序排列，因此[0,1,5,8,16]。(顺便说一句，列号可以在每次运行时改变，这只是一个例子。)这是一个问题，因为代码的其余部分具有“正确”顺序的数组，我宁愿不必重新排序所有他们中的。是否有任何聪明的pandas方法
我有一个名为data的pandas数据框，我想删除任何列中包含字符串的所有行。例如，下面我们看到“gdp”列在索引3处有一个字符串，在索引1处有一个“cap”。data=ygdpcap0125123ab287233bc746775483...我一直在尝试使用类似于此脚本的东西，因为我无法提前知道exp_list中包含的内容。不幸的是，“data.var_name”抛出了这个错误:“DataFrame”对象没有属性“var_name”。我也不知道提前的字符串是什么，所以无论如何也可以概括它吗？exp_list=['gdp','cap']forvar_nameinexp_list:data
我有一个名为data的pandas数据框，我想删除任何列中包含字符串的所有行。例如，下面我们看到“gdp”列在索引3处有一个字符串，在索引1处有一个“cap”。data=ygdpcap0125123ab287233bc746775483...我一直在尝试使用类似于此脚本的东西，因为我无法提前知道exp_list中包含的内容。不幸的是，“data.var_name”抛出了这个错误:“DataFrame”对象没有属性“var_name”。我也不知道提前的字符串是什么，所以无论如何也可以概括它吗？exp_list=['gdp','cap']forvar_nameinexp_list:data
