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
我对在python中部署机器学习模型很感兴趣，因此可以通过向服务器发出请求来进行预测。我将创建一个Cloudera集群并利用pyspark库利用Spark开发模型。我想知道如何保存模型以便在服务器上使用它。我已经看到不同的算法具有.save函数(就像在这篇文章HowtosaveandloadMLLibmodelinApacheSpark中回答的那样)，但是由于服务器将在没有Spark的不同机器上而不是在Cloudera集群中，我不知道不知道是否可以使用他们的.load和.predict函数。是否可以通过使用pyspark库函数进行预测而不使用Spark？或者我是否必须进行任何转换才能保
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
我正在尝试从深度嵌套的JSON字符串创建单个PandasDataFrame对象。JSON模式是:{"intervals":[{pivots:"JaneSmith","series":[{"interval_id":0,"p_value":1},{"interval_id":1,"p_value":1.1162791357932633e-8},{"interval_id":2,"p_value":0.0000028675012051504467}],},{"pivots":"BobSmith","series":[{"interval_id":0,"p_value":1},{"inter
我正在尝试从深度嵌套的JSON字符串创建单个PandasDataFrame对象。JSON模式是:{"intervals":[{pivots:"JaneSmith","series":[{"interval_id":0,"p_value":1},{"interval_id":1,"p_value":1.1162791357932633e-8},{"interval_id":2,"p_value":0.0000028675012051504467}],},{"pivots":"BobSmith","series":[{"interval_id":0,"p_value":1},{"inter
我希望使用pandas作为主要的Trace(来自MCMC的参数空间中的一系列点)对象。我有一个string->array的字典列表，我想将其存储在pandas中。字典中的键总是相同的，对于每个键，numpy数组的形状总是相同的，但不同键的形状可能不同，并且可能具有不同的维数。我一直在使用self.append(dict_list,ignore_index=True)这似乎适用于1d值，但对于nd>1值pandas将值存储为不允许的对象用于漂亮的绘图和其他漂亮的东西。关于如何获得更好的行为有什么建议吗？示例数据point={'x':array(-0.47652306228698005),
我希望使用pandas作为主要的Trace(来自MCMC的参数空间中的一系列点)对象。我有一个string->array的字典列表，我想将其存储在pandas中。字典中的键总是相同的，对于每个键，numpy数组的形状总是相同的，但不同键的形状可能不同，并且可能具有不同的维数。我一直在使用self.append(dict_list,ignore_index=True)这似乎适用于1d值，但对于nd>1值pandas将值存储为不允许的对象用于漂亮的绘图和其他漂亮的东西。关于如何获得更好的行为有什么建议吗？示例数据point={'x':array(-0.47652306228698005),
我正在尝试在pandasDataFrame中生成一个新列，该列等于另一个pandasDataFrame中的值。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaN。首先，我使用API调用来获取一些数据，“mydata”DataFrame是按日期索引的一列数据mydata=Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],trim_start="2001-04-01",trim_end="2014-03-31",collapse="monthly")我使用以下代码从CSV中获取的下一个DataFrame，它包含许多行数与“mydata”相同的数据列DWDATA=pandas.Dat
我正在尝试在pandasDataFrame中生成一个新列，该列等于另一个pandasDataFrame中的值。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaN。首先，我使用API调用来获取一些数据，“mydata”DataFrame是按日期索引的一列数据mydata=Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],trim_start="2001-04-01",trim_end="2014-03-31",collapse="monthly")我使用以下代码从CSV中获取的下一个DataFrame，它包含许多行数与“mydata”相同的数据列DWDATA=pandas.Dat
我有一个非常大的pyspark.sql.dataframe.DataFrame名为df。我需要一些枚举记录的方法——因此，能够访问具有特定索引的记录。(或选择具有索引范围的记录组)在Pandas中，我可以做到indexes=[2,3,6,7]df[indexes]我想要类似的东西，(并且没有将数据框转换为pandas)我能得到的最接近的是:通过以下方式枚举原始数据框中的所有对象:indexes=np.arange(df.count())df_indexed=df.withColumn('index',indexes)使用where()函数搜索我需要的值。问题:为什么它不起作用以及如何让
