我试图在Spark HDInsight集群上运行python wordcount,我正在从Jupyter运行它.我不确定这是否是正确的方法,但我找不到任何有关如何在HDInsight Spark集群上提交独立python应用程序的帮助. 代码 ：import pyspark import operator from pyspark import SparkConf from pyspark import SparkContext import atexit from operator import add conf = SparkConf().setMaster("yarn-client").setAppName("WC") sc = SparkContext(conf = ...
参见英文答案 > Why is collections.Counter much slower than ”.count? 2个设r是一个字符串,我们想要计算r中每个字符的数量.如果我们快速推理：Counter(r)大约快100倍{c:r.count(c) for c in set(r)}确实：在普通文本中,大约有100个不同的字符(上限/下限/标点/数字……)因此.count将在所有字符串r上运行100次而不是仅运行一次的计数器. 但是,时间与上述推理不一致(r是所有“指环王”书籍的内...
特定A = pd.DataFrame([[1, 5, -2], [2, 4, -4], [3, 3, -1], [4, 2, 2], [5, 1, 4]],columns=['A', 'B', 'C'], index=[1, 2, 3, 4, 5])假设您想要计算观察次数<在滚动的基础上,在最后3个观察中,C列为0.在excel中,您可以使用条件在指定窗口上滑动countif计算,并且所需的结果将是： D = # of x < 0 on a rolling window basis of size 3A Out[79]: A B C D 1 1 5 -2 2 2 4 -4 3 3 3 -1 3 4 4 2 2 2 5 5 1 4 1如...
大家好,所以我的任务是计算线条和段落.计算每一行显然很容易,但我坚持计算段落.如果一个段落没有字符,它将返回数字零,并且每个段落的增量更高.例如,输入文件是：Input,输出应该出现Output所以我的代码是：def insert_line_para_nums(infile, outfile):f = open(infile, 'r')out = open(outfile, 'w')linecount = 0for i in f:paragraphcount = 0if '\n' in i:linecount += 1if len(i) < 2: paragraphcount *= 0elif len(i) > 2: pa...
我正在尝试使用内置的Django密码重置.回顾一下Django docs,从我收集到的内容基本上只需要添加一些URL到urls.py urls.py：urlpatterns = [url(r'^login/$', views.login_view, name='login'),url(r'^password_reset/$', auth_views.password_reset, {'post_reset_redirect' : '/accounts/password_reset_done/'}, name='password_reset'),url(r'^password_reset_done/$', auth_views.password_reset_done, name='password_reset_don...
code:mydf = testDF.groupBy(testDF.word).count() mydf.show()output:+-----------+-----+ | word|count| +-----------+-----+ | she| 2208| | mothers| 93| | poet| 59| | moving| 18| | active| 6| | foot| 169|我想根据字数按降序排序这个数据框.code:countDF = mydf.orderBy(mydf.count.desc()) countDF.show()Error:AttributeError: 'function' object has no attribute 'des...
为什么以及如何这样工作？item = db.test.find_one() result = db.test.replace_one(item, item) print(result.raw_result) # Gives: {u'n': 1, u'nModified': 1, u'ok': 1, 'updatedExisting': True} print(result.modified_count) # Gives 1当mongodb shell中的等价物总是为0时item = db.test.findOne() db.test.replaceOne(item, item) # Gives: {"acknowledged" : true, "matchedCount" : 1.0, "modifiedCount" : 0.0}如何获得...
使用Counter对象进行词频统计 统计词频是非常常见的一个实际场景应用，假设我们要对文章进行词频统计，我们可以利用python中的字典+遍历的方法来统计，但是这样比较麻烦，我们可以使用collections模块中的Counter对象方便的进行词频统计。 from collections import Counter from random import randint# 统计字典词频 data = {x: randint(1, 20) for x in range(1, 30)} c1 = Counter(data) # 将data传入Counter构造函数print(c1.m...
在Python 2.7.5下>>> import sys >>> sys.getrefcount(10000) 3这三个引用计数在哪里？ PS：当10000 PyIntObject将Py_DECREF改为0 ref并解除分配时？ 不要说gc的东西,引用计数本身可以在没有gc的情况下工作.解决方法:>当你在REPL控制台中执行某些操作时,字符串将在内部编译,在编译过程中,Python会创建一个中间列表,其中包含除标记之外的字符串列表.所以,这是参考编号1.??您可以这样检查import gc print gc.get_referrers(10000)...
这里有两个完全相同的函数,但有谁知道为什么使用count()方法比另一个快得多？ (我的意思是它是如何工作的？它是如何构建的？) 如果可能的话,我想要一个比这里找到的更容易理解的答案：Algorithm used to implement the Python str.count function或者源代码中有什么：https://hg.python.org/cpython/file/tip/Objects/stringlib/fastsearch.hdef scoring1(seq):score = 0for i in range(len(seq)):if seq[i] == '0':score += 1 ...
我有一个Pandas DataFrame,我想仅在客户编号超过设定次数时才返回DataFrame. 以下是DataFrame的示例：114 2017-04-26 1 7507 34 13 115 2017-04-26 3 77314 41 14 116 2017-04-27 7 4525 190 315 117 2017-04-27 7 5525 67 94 118 2017-04-27 1 6525 43 378 119 2017-04-27 3 7415 38 27...
我有以下数据框|----|----| | A | B | | a1 | b1 | | a2 | b1 | | a1 | b2 | | a2 | b3 |我希望按每A计算B并获得以下结果：|----|----|-------| | A | B | Count | | a1 | b1 | 1 | | | b2 | 1 | | | b3 | NaN | | a2 | b1 | 1 | | | b2 | NaN | | | b3 | 1 |我通常使用df.groupby([B])[A] .count()执行此操作,但在这种情况下使用有点数据透视表对我来说很困惑 提前致谢. UPDT： df.info()<cl...
我使用pandas.Series.value_counts来计算用户的性别.但是我还需要获得结果的关键点来绘制绘图并使用键作为绘图的标签. 例如,data.gender.value_counts()的结果是：female 6700 male 6194 brand 5942 unknown 1117我需要得到一个清单[‘女性’,’男性’,’品牌’,’未知’)并保持秩序. 我怎样才能做到这一点？解决方法:演示：In [165]: s Out[165]: female 6700 male 6194 brand 5942 unknown ...
我想通过’label’和’month’分组来计算每个月和每个标签的销售数量.我正在尝试’groupby和apply’方法来实现这一目标,但不确定如何计算每个标签的月份.比方说,对于标签值AFFLELOU(DOS),我有7个月的两个值.所以,我应该将销售数量相加并除以2.在第9个月和第10个月,我只有一个值,所以计数为1,它将除去销售数量. 我编写了下面的代码,但它不会将count作为函数并且返回计数未定义错误.t1.groupby(['label', 'month']).apply(lambda x: ...
我有一个简单的pandas数据帧,可以在不同的时间进行测量：volume t 2013-10-13 02:45:00 17 2013-10-13 05:40:00 38 2013-10-13 09:30:00 29 2013-10-13 11:40:00 25 2013-10-13 12:50:00 11 2013-10-13 15:00:00 17 2013-10-13 17:10:00 15 2013-10-13 18:20:00 12 2013-10-13 20:30:00 20 2013-10-14 03:45:00 9 2013-10-14 06:40:00 30 2013-10-14 09:40:00 43 20...