现在已有的很多博客demo都是以wordcount为例，众所周知这是一个非常简单的功能，但凡遇到一些高阶一点的操作我都会大脑一片空白，今天正好有相关的需求，就来学习了一下。 http://www.zhangdongshengtech.com/article-detials/236 上面的链接是记录频次的demo，写的非常的好，相信各位看了它就会了解mapreduce核心的写法 目录Intro：wordcountmapper.pyreducer.pyrun.shAdvance：有条件的合并内容mapper.pyreducer.py中文字符的处理...
我有一个(大)数据数组和(一些)索引列表的(大)列表,例如,data = [1.0, 10.0, 100.0] contribs = [[1, 2], [0], [0, 1]]对于contrib中的每个条目,我想总结相应的数据值并将它们放入数组中.对于上面的例子,预期的结果是out = [110.0, 1.0, 11.0]在循环中执行此操作,c = numpy.zeros(len(contribs)) for k, indices in enumerate(contribs):for idx in indices:c[k] += data[idx]但由于数据和贡献很大,所以需要的时间太长. 我觉得使用n...
我有一个Pandas数据框,它是MultiIndexed.第二级包含一年([2014,2015]),第三级包含月份数([1,2,…,12]).我想将这两者合并为一个单一的级别,如 – [1/2014,2/2014 …,2015年6月].怎么可以这样做？ 我是熊猫的新手.搜索了很多,但找不到任何类似的问题/解决方案. 编辑：我找到了一种方法来避免与this question的答案一起完全这样做.我应该一直在创建我的数据框.这似乎是DateTime索引的方法.解决方法:考虑pd.MultiIndex和pd.DataFrame,...
我有一个非常大的pyspark数据帧和一个较小的pandas数据帧,我读如下：df1 = spark.read.csv("/user/me/data1/") df2 = pd.read_csv("data2.csv")两个数据帧都包括标记为“A”和“B”的列.我想创建另一个pyspark数据帧,只包含来自df1的那些行,其中“A”和“B”列中的条目出现在df2中具有相同名称的那些列中.即使用df2的列“A”和“B”过滤df1.Normally I think this would be a join (implemented with merge) buthow do you join a ...
假设我有以下两个DataFrame：X Y Z 1 0.0 0.0 0.0 2 1.0 2.0 3.0 3 4.0 2.0 0.0 4 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN 7 NaN NaN NaN 8 NaN NaN NaN和X.2 Y.2 Z.2 1 NaN NaN NaN 2 NaN NaN NaN 3 NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN 6 9.0 3.0 6.0 7 7.0 4.0 3.0 8 3.0 6.0 8.0我想用第二个中的值填充第一个DataFrame中的缺失数据.结果应如下所示：X Y Z 1 0.0 0.0 0...
方法1: 直接使用"+"号合并列表 aList?= [1,2,3] bList?=?['www',?'pythontab.com'] cList?=?aList?+?bList ? [1,?2,?3,?'www',?'pythontab.com'] ? 方法2: 使用extend方法 ? aList?=?[1,2,3] bList?=?['www',?'pythontab.com'] aList.extend(bList) ? [1,?2,?3,?'www',?'pythontab.com'] ? 方法3: 使用切片 ? aList?=?[1,2,3] bList?=?['www',?'pythontab.com'] aList[len(aList):len(aList)]?=?bList ? [1,?2,?3,?'www',?'pythont...
我有两个清单：a_list = [['2017-06-03 23:01:49', 0], ['2017-06-03 23:02:49', 712.32], ['2017-06-03 23:03:49', 501.21].......]b_list = [['2017-06-03 23:01:49', 100.01], ['2017-06-03 23:02:49', 50.01], ['2017-06-03 23:03:49', 521.79].......]我需要将a_list与b_list合并,因此它变为：combined_list = [['2017-06-03 23:01:49', 0, 100,01], ['2017-06-03 23:02:49', 712.32, 50.01], ['2017-06-03 23:03:49', 501....
我正在尝试清理Excel文件以进行进一步的研究.我有问题,我想合并第一行和第二行.我现在的代码：xl = pd.ExcelFile("nanonose.xls") df = xl.parse("Sheet1") df = df.drop('Unnamed: 2', axis=1) ## Tried this line but no luck ##print(df.head().combine_first(df.iloc[[0]]))这个输出是：Nanonose Unnamed: 1 A B C D E 0 Sample type Concentration NaN NaN NaN NaN N...
这段代码：from itertools import groupby, count L = [38, 98, 110, 111, 112, 120, 121, 898] groups = groupby(L, key=lambda item, c=count():item-next(c)) tmp = [list(g) for k, g in groups]取[38,98,110,111,112,120,121,898],按连续数字对它进行分组,并将它们与最终输出合并：['38', '98', '110,112', '120,121', '898']如何使用包含多列的列表列表来完成同样的操作,例如下面的列表,您可以按名称对其进行分组,然后合并...
我有两个数据帧： df_old：A B C D E 1 b1 c d1 e1 2 b2 c d2 e2 3 b3 c d3 e3DF：A B C D F 2 b2 c2 d0 f2 4 b4 c1 d4 f4 5 b5 c2 d5 f5我希望他们合并到：A B C D E F 1 b1 c d1 e1 2 b2 c2 d2 e2 f2 3 b3 c d3 e3 4 b4 c1 d4 f4 5 b5 c2 d5 f5我使用这段代码,但是在省略行时会出现问题,例如df [‘A’]第1行...
因此,对于广义的方法：df= [['A' , 'B']] (dataframe is actually bigger but for simplicity)SC = df[['A','B']].groupby('A').agg({'B': ['mean', 'std']})我正在尝试将此输出恢复为原始df,因此输出可以是：df=[['A','B','mean of B','std of B']]我试过了：pd.merge(df,SC,on = None),得到错误：“MergeError: No common columns to perform merge on”如果可能的话,可以非常感谢任何帮助. 谢谢解决方法:我想你只需要specify th...
我正在研究Google’s Python class exercises.其中一个练习是这样的： 给定按递增顺序排序的两个列表,创建并返回按排序顺序排列的所有元素的合并列表.您可以修改传入的列表.理想情况下,解决方案应该在“线性”时间内工作,对两个列表进行单次传递. 我想出的解决方案是：def linear_merge(list1, list2):list1.extend(list2) return sorted(list1)它通过了测试功能,但给出的解决方案如下：def linear_merge(list1, list2):result = [...
我想合并两个namedtuples而不会丢失键名.如果,我只是与”运算符合并我得到一个元组作为结果,但没有名称. 例如：n [1]: from collections import namedtupleIn [2]: A = namedtuple("A", "a b c")In [4]: B = namedtuple("B", "d e")In [5]: a = A(10, 20, 30)In [6]: b = B(40, 50)In [7]: a + b Out[7]: (10, 20, 30, 40, 50)正如您在上面的例子中看到的那样,b的结果没有与之关联的名称. 但是,我能够通过创建第三个命名元组来实现...
我是熊猫新手.我有一个看起来像这样的数据框sitename name date count 0 chess.com Autobiographer 2012-05-01 2 1 chess.com Autobiographer 2012-05-05 1 2 chess.com Autobiographer 2012-05-15 1 3 chess.com Autobiographer 2012-05-01 1 4 chess.com Autobiographer 2012-05-15 1 5 chess.com Aut...
我有这个词典列表：list_of_ds = [{'a': [1, 2], 'b': [4, 5], 'c': [6, 7]},{'a': [4], 'b': [56], 'c': [46]},{'a': [92], 'b': [65], 'c': [43]} ]我希望这个输出：{'a': [1, 2, 4, 92], 'b': [4, 5, 56, 65], 'c': [6, 7, 46, 43]}到现在 … 我试过了d_of_ds = reduce(lambda d1, d2: d1.update(d2), list_of_ds)give：AttributeError：’NoneType’对象没有属性’update’ 我试过了d_of_ds = reduce(lambda d1, d2: d1.update...