我的数据集是巨大的。我正在使用Azure ML notebooks,并使用azureml.core读取日期集并转换为azureml.data.tabular_dataset.TabularDataset。无论如何,我会过滤tabularDataset中的数据,而不是转换为pandas数据帧。我使用下面的代码来读取数据。由于数据量巨大,pandas数据帧</
我想使用read_sql_table()使用SQLAlchemy和Pandas将表从Posgresql数据库读取到Pandas数据帧中。对数据库的SQL查询类似于: SELECT col1,col2 FROM my_table WHERE col1=='value' 我尝试使用以下代码从表中获取Pandas数据帧: from sqlalchemymy_table
我使用了一个dropdown小部件来显示我的数据框中某一列中的值。根据我在下拉列表中选择的值,我希望dataframe只过滤那些行。然后,我将继续使用过滤后的数据帧进行分析。col1 | col2 | col3 B | Apple | 3
A | Apple | 4 我会有一个col2的下拉列表(使用ipywidgets),当我选择ipywidget时,我想要得到结果数据