Dask正则表达式提取与NotImplementedError比较失败
Dask是一个开源的并行计算框架，专为处理大规模数据集而设计。它提供了类似于Pandas和NumPy的API，但能够在分布式集群上进行高效的并行计算。Dask可以在单机或多机集群上运行，利用分布式计算能力实现快速数据处理和分析。
正则表达式提取是指使用正则表达式匹配字符串并提取感兴趣的部分。Dask可以与正则表达式一起使用，通过在分布式计算环境中并行处理大规模文本数据集，快速提取需要的信息。
NotImplementedError是Python编程语言中的一个异常类，表示某个方法或功能还未被实现。当开发者尝试调用一个尚未实现的功能时，可能会抛出这个异常。
在这个问答中，Dask正则表达式提取与NotImplementedError比较失败是一个描述，可能是在使用Dask进行正则表达式提取时遇到了未实现或失败的情况。具体原因可能有很多种，比如正则表达式的模式不正确、数据集格式不符合预期、集群资源不足等。
对于这个问题，可以采取以下步骤来解决：
- 检查正则表达式模式：确保正则表达式的模式正确，能够匹配到需要的内容。
- 检查数据集格式：确保数据集符合Dask可以处理的格式要求。Dask可以处理多种数据格式，如CSV、JSON、Parquet等。
- 检查集群资源：如果是在分布式集群上运行Dask，需要确保集群资源足够，能够支持并行计算任务的运行。
- 调试和日志记录：可以通过调试工具或记录日志来追踪代码执行过程中的问题，定位出错误所在。
- 查看文档和社区支持：Dask有完善的官方文档和社区支持，可以参考官方文档中的例子和使用说明，或向Dask社区寻求帮助。
在使用Dask进行正则表达式提取时，推荐使用Dask提供的相关工具和函数来处理文本数据，如dask.bag和dask.dataframe。这些工具能够在分布式环境下高效地处理大规模数据集，并且可以与正则表达式一起使用。
此外，腾讯云也提供了一些与大数据处理和分析相关的产品和服务，如腾讯云数据仓库CDW（点击此处查看产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cdw）、腾讯云弹性MapReduce（点击此处查看产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/emr）、腾讯云数据计算服务DCS（点击此处查看产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dcs）等。这些产品可以与Dask结合使用，提供更强大的大数据处理和分析能力。
总结起来，通过使用Dask进行正则表达式提取，可以在分布式计算环境下高效地处理大规模文本数据集。然而，在使用过程中可能会遇到各种问题，需要通过检查正则表达式模式、数据集格式、集群资源以及进行调试和查阅文档等方法来解决。同时，腾讯云提供了一些与大数据处理相关的产品和服务，可以与Dask结合使用，提供更强大的大数据处理能力。
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我试着用Dask从谷歌的桶里读和写。使用一组csv文件可以工作，但不方便(速度较慢，无法压缩，无法只读取某些列)，所以我尝试使用apache parquet格式。
这篇文章似乎行得通：
import dask.dataframe as dd
pandas_df = pd.DataFrame({'x' : [2,3, 2], 'y': [1, 0, 0]})
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df, npartitions=2)
dask_df.to_parquet("gcs://my_google_bucket/test/&
浏览 0提问于2018-09-24得票数 1
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我一直在尝试弄清楚如何在dask数组的切片上执行函数。例如，如果我创建以下dask数组：
import numpy as np
import dask.array as da
x = da.random.normal(10, 0.1, size=(200, 4),chunks=(100, 100))
并定义函数：
#test function
def test(x,y,z=4):
return x*y+z, z*y
正在执行中
a,b = test(x[:,0],x[:,1])
a.compute()
b.compute()
按预期工作，但如果我尝试将这些结果赋回x，该函数将失败：
浏览 0提问于2018-09-06得票数 0
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我有一个Dask数据帧，看起来像这样： class1 statement class2 value
<geoentity_Pic_de_Font_Blanca_2986043> <hasLatitude> 42.64991^^<degrees> 42.64991
<geoentity_Pic_de_Font_Blanca_2986043> <hasLongitude> 1.53335^
浏览 10提问于2020-01-21得票数 0
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如何将dask数据按降序排序？
、、、、
显然，dask中不存在升序关键字，这很有趣，因为dask被设计成类似于pandas。这样做是行不通的：
res = (ddf
.groupby(['An important column'])
.mean()
.sort_values('Score', ascending=False)
.compute()
)
使用dask进行降序排序的最佳方法是什么？
> NotImplementedError: The ascending= keyword is not supported
达斯克版本：2021.4.0
浏览 3提问于2021-04-21得票数 0
假设我有两个dask数据帧： import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
dd_1 = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'a': [1, 2,3], 'b': [6, 7, 8]}), npartitions=1)
dd_2 = dd.from_pandas(pd.DataFrame({'a': [1, 2, 5], 'b': [3, 7, 1]}), npartitions=1) 现在我想用第二个列的值过滤第一个： dd_1[dd_1.a.is
浏览 17提问于2019-03-20得票数 4
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DataFrame中的复滤波
、、、、
我习惯于对熊猫DataFrame对象进行“复杂”过滤：
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(np.random.random((10000, 2)) * 512, columns=["x", "y"])
data2 = data[np.sqrt((data.x - 200)**2 + (data.y - 200)**2) < 1]
这不会产生任何问题。
但关于达斯克DataFrames，我有：
ddata = dask.dataframe.from_pandas(data,
浏览 1提问于2017-08-15得票数 5
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我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧，但是我得到了以下错误； "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上，我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB)，我计划将每个熊猫数据帧转换为dask，然后将它们全部附加到一
浏览 18提问于2019-07-02得票数 2
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我需要遍历dask dataframe中的唯一值。我使用.unique()来获取列的惟一值，但是现在给了我一个不能用来迭代的dask对象。我需要知道如何将这些唯一值从这个dask对象中获取到一个列表(或类似的内容)中，这样我就可以使用这些值来迭代dask数据帧。 df = dd.read_csv('file.csv')
df.column1.unique()
for unique_value in column1_array:
print(unique_value) 这是我得到的错误: NotImplementedError: Series getitem in仅支持
浏览 19提问于2019-06-02得票数 1
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我有一个Dask函数，可以将列添加到现有的Dask dataframe中，它可以很好地工作： df = pd.DataFrame({
'height': [6.21, 5.12, 5.85, 5.78, 5.98],
'weight': [150, 126, 133, 164, 203]
})
df_dask = dd.from_pandas(df, npartitions=2)
s = """
obj.weight + 100
"""
df_dask['new_weight&
浏览 50提问于2021-10-21得票数 1
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我正在将代码转换为使用dask数组而不是numpy数组。
我已经安装了dask 0.19.4版。
我有一个数组，它已被等效的dask数组所取代：
# this used to be a numpy array, created like so:
# da = np.zeros((total_months,))
da = dask.array.zeros((total_months,), chunks=(-1))
当我点击下面的代码行(在数组是numpy数组时，代码行以前是工作的)，我会得到一个项赋值错误：
for k in range(total_months):
da[k] = aw
浏览 2提问于2018-10-22得票数 1
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我想把一些功能应用到所有的熊猫栏中。例如，我想并行地这样做：
def my_sum(x, a):
return x + a
df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0],
'num_wings': [2, 0, 0, 0]})
df.apply(lambda x: my_sum(x, 2), axis=0)
我知道有一个swifter包，但它在应用中不支持axis=0：
NotImplementedError:更快不能执行axis=0应用于大型数据集。Dask目前没有实
浏览 5提问于2020-03-19得票数 7
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如何使用rpy2延迟的Dask？
、、、、
我试图使用Dask，特别是延迟的dask，使用rpy2和R中的预测包并行地生成时间序列预测，当只使用1核时，我的过程就能工作，但我得到了一个
NotImplementedError: Conversion 'py2ri' not defined for objects of type '<class 'pandas.core.series.Series'>'
当使用dask延迟超过一个核心。用于复制此问题的代码如下所示：
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robj
浏览 0提问于2018-04-26得票数 2
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下面代码中的dask map_partitions函数有一个dask字段，它的月份与整数相比较。如果出现以下错误，此比较将失败：
ValueError:系列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。
这个错误是什么?如何修复？
import pandas as pd
import dask
import dask.dataframe as dd
import datetime
pdf = pd.DataFrame({
'id2': [1, 1, 1, 2, 2],
'balance'
浏览 2提问于2021-12-28得票数 1
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我正在尝试合并两个大型数据帧(一个是50k+值，另一个是650k+值--从7M+中删减下来)。合并/匹配是通过完成的，以查找第一个数据帧中的哪个字符串与另一个数据帧中的哪个字符串最接近。
目前，测试100行的变量大约需要3分钟。因此，我尝试建立Dask来帮助提高处理速度。这样做时，Dask会返回以下错误：“NotImplementedError: Series getitem In只支持具有匹配分区结构的其他系列对象”
该错误可能是由于我的数据帧大小不相等造成的。在尝试将my pandas数据帧转换为dask数据帧时设置块大小时，我收到一个错误(TypeError：'float‘对象不
浏览 3提问于2019-07-28得票数 0
1回答
我试图在我的dask dataframe中放置一些行，其中包括：
df.drop(df[(df.A <= 3) | (df.A > 1000)].index)
但是这个不工作，并返回NotImplementedError: Drop currently only works for axis=1
我真的需要帮助
浏览 0提问于2018-09-20得票数 4
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我试着用dask处理三维数组(x，y，time).这些数组存储为netcdf4文件，并使用netCDF4 python库编写。我能够从netcdf文件中定义的变量创建一个dask.array，当我试图使用scheduler="processes“计算结果时，会引发以下错误：
NotImplementedError: Variable is not picklable
但是，我知道是在简单计算沿时间轴的平均值时产生的误差。似乎相关，但无助于解决我的问题。计算沿时间轴的平均值只是为了演示。在实践中，我将应用更复杂的函数，这些函数仅部分基于numpy，这就是为什么我想通过使用dask中的进程
浏览 2提问于2019-04-03得票数 1
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2回答
在对包含numpy数组的FutureWarning进行foldby操作时，我从dask / numpy获得了一条信息非常少的foldby消息。
def binop(a, b):
print('binop')
return a + b[1]
def combine(a, b):
print('combine')
return a + b[1]
seq = ((np.random.randint(0, 5, size=1)[0], np.ones(5,)) for _ in range(50))
db.from_sequence(
浏览 5提问于2017-05-05得票数 3
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我想将一个函数应用到一个dask.DataFrame，它返回一系列可变长度。一个例子说明了这一点：
def generate_varibale_length_series(x):
'''returns pd.Series with variable length'''
n_columns = np.random.randint(100)
return pd.Series(np.random.randn(n_columns))
#apply this function to a dask.DataFrame
pdf = p
浏览 3提问于2016-12-13得票数 2
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我正在尝试将我的代码基从numpy数组转换为dask，因为我的numpy数组超过了Memory Error限制。但是，我逐渐了解到可变数组的特性还没有在dask arrays中实现，所以我得到了
NotImplementedError: Item assignment with <class 'tuple'> not supported
我的代码有什么解决办法吗-
for i, mask in enumerate(masks):
bounds = find_boundaries(mask, mode='inner')
X2, Y2 =
浏览 4提问于2019-10-08得票数 0
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大多数基准测试都隔离了dask和cuDF，但是我可以一起使用它们。cuDF的达斯克不会比极地更快吗？！
另外，只有在内存中符合数据的情况下，极性才会运行，但dask的情况并非如此。那么，为什么会为dask提供内存不足的指示呢？
浏览 5提问于2022-06-15得票数 3
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通过对数据集的初始值执行过滤步骤，我得到了一个大得多的数据集的索引的子集，其形式如下 indices = pandas_DataFrame_of_initial_values[my_subset].index.get_level_values(0) 这些索引的形式如下 Int64Index([...], dtype='int64', name='id', length=N) 因此，我喜欢使用索引来使用Dask减少大型数据集，给定的数据集如下 from dask import dataframe as dd
ddf = dd.read_csv(path_to_d
浏览 15提问于2020-12-23得票数 0
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我在使用dask系列对象做任何有用的事情时遇到了麻烦。在我设法创建了一个之后，我不能在比序列对象本身更低的级别上使用它。换句话说，我可以计算它并将其加载到内存中，然后获得我想要的数据(dseries.compute()['x'])，但理想情况下我希望是这样的：dseries['x'].compute()，因为对于我的实际应用程序来说，dseries.compute()对于内存来说可能太大了。 import numpy as np
import pandas as pd
import dask.dataframe as ddf
import random
fo
浏览 9提问于2019-04-10得票数 0
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将为CUDA编译的PyTorch安装到Dask舵机图表中，它失败了：
按照PyTorch上的说明安装pytorch.org (见下图)。
Dask helm图表示例失败：
- name: EXTRA_CONDA_PACKAGES
value: "pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch"
浏览 2提问于2020-12-02得票数 1
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我试过调查，但找不到任何线索，所以发了个问题，
我有一个df，我希望字符串列的值基于字符串中每个字符的ascii值递增3。
df= dd.read_csv("test.csv")
print(df.head(10))
Name Age
0 Tom 10
1 Nick 15
2 Juli 14
最终答案应该是名称递增3个ASCII数字
Name Age
0 Wrp 10
1 Qlfn 15
2 Myol 14
此操作必须在具有10M行的df上执行。请给我一些建议，如何达到这个效果？
如果它只是一个pandas
浏览 4提问于2020-02-11得票数 0
我尝试使用[::-1]颠倒dask数据帧的顺序，但得到了一个只能使用iloc索引的NotImplementedError，比如[:, ['foo']] e.g tmp=pd.DataFrame(dict(a=[0,1,1,1,0,1,0,1], b=[0,0,0,0,1,0,0,1]))
tmp=dd.from_pandas(tmp, npartitions=4)
tmp[::-1] 如何在不将整个数据帧加载到内存中的情况下，轻松地颠倒排序后的数据帧的顺序？
浏览 18提问于2019-04-02得票数 2
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我想要做的其实很简单。我想使用dask中的数据运行OLS回归。如果我只是将数据安装到dask dataframe中，或者我使用pandas (但当我使用Pandas时，我得到了内存错误)，这是可以的。
# import modules
import statsmodels.formula.api as smf
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv(input_file)
mod = smf.ols(formula='lnq ~ lnp + lnp:C(product_code)+ C(product_code)', data
浏览 0提问于2018-06-22得票数 0
我完全被困住了，所以我正在寻求善意的建议。我的目标是并行读取多个hdf5文件，提取内部的多个模糊数组，并将每个数组存储在一个dataframe的一行，准确地说是一个单元格中。我不选择熊猫df，因为我相信它会太大。
不可能使用read_hdf()从用h5py创建的hdf5文件中读取。我能做些什么来用paralleL中的dask导入数千个hdf5 5文件，并访问其中的多个do数组？我想要创建一个dataframe，其中每个2d数组(从hdfs中的n个暗数组中提取)都存储在dataframe的一个单元格中。因此，行数对应于在所有文件中找到的总数组数，在这里9。我将数组存储在一个列中。在将来我希望将更
浏览 0提问于2021-09-30得票数 1
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我在使用dask.dataframe.core.DataFrame规范Dask.dask_ml.preprocessing.MinMaxScaler时遇到了问题，我可以使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler，但是我希望使用dask进行扩展。
最小的、可复制的例子：
# Get data
ddf = dd.read_csv('test.csv') # See below
ddf = ddf.set_index('index')
# Pivot
ddf = ddf.categorize(columns=['item'
浏览 5提问于2020-11-30得票数 1
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我想知道是否有可能在给定字符串中提取正则表达式在尝试匹配时失败的索引位置？
例如，如果我的正则表达式是"abc“，而我试图将其与"abd”匹配，则在索引2处匹配将失败。
编辑以进行澄清。我需要这样做的原因是为了简化我的应用程序的解析组件。该应用程序是一个可组合的语言教学工具，允许学生编写、编译和执行类似汇编的程序。
目前，我有一个标记器类，它使用正则表达式将输入字符串转换为令牌，效果非常好。例如：
在给定以下输入= "INP :x“的情况下，记号赋予器将生成以下记号：
Token.OPCODE, Token.WHITESPACE, Token.LABEL, Token
浏览 0提问于2008-09-20得票数 7
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我有一个熊猫数据帧，我想在其中进行正则表达式搜索：
df[df['material'].str.contains(r'\baluminum\b', regex=True)]
我假设这可以与Dask并行化，但它不会带来性能改进：
import dask.dataframe as dd
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=8)
dask.config.set(scheduler=dask.multiprocessing.get)
# Pandas DF
%timeit df[df['material'].str
浏览 16提问于2019-10-31得票数 1
1回答
我在windows机器上解压缩压缩文件有困难。我目前正在为buildr开发一个扩展，它在Linux和Mac上运行良好。我正在使用buildr中的内置函数来提取我的存档，它构建在rubyzip之上，但是rubyzip在windows上失败，因为：
NotImplementedError :符号链接()函数未在此机器上实现
任何人都知道我如何在Windows上工作。
浏览 3提问于2011-02-05得票数 2
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1回答
在中，有一个名为的类，对应于NumPy类。NumPy类具有getdata和getmask方法，这似乎也是Dask类应该有的；然而，我只能在getdata 中将Dask类的getmask提到为红色文本，当我试图在脚本中调用它时，我得到了
AttributeError: module 'dask.array.ma' has no attribute 'getmask'
那么，Dask类的getmask方法在哪里呢？我需要以其他方式获得面具吗？或者它不可能从一个戴着面具的数组中提取一个掩码，就像从一个NumPy蒙面数组一样，如果可能，为什么不呢？在提取掩码之前，是否必
浏览 11提问于2022-08-01得票数 0
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我想要创建一个巨大(>100 it )的dask数组，然后用我计算的值填充它。然后我想将它保存为一个hdf5文件。我选择了这是我的密码：
import dask.array as da
size = 100000
chunks = 50000
file_path = "..."
# calculate entries
A = da.zeros(shape=(size, size), chunks=(chunks, chunks))
for i in range(size):
for j in range(size):
A[i,j] = comp
浏览 1提问于2019-06-12得票数 0
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2回答
我编写了一个文本解析器，它从给定的文本中提取有用的信息。文本的格式不同，所以有不同的专门解析器。我设计了它们，以便它们都必须从接口解析器中定义方法。
class Parser:
def parse(text):
raise NotImplementedError
def pre_validate(text):
raise NotImplementedError
def post_validate():
raise NotImplementedError
如何在运行解析之前强制Parser的所有子类调用pre_valid
浏览 0提问于2013-08-21得票数 1
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下面的代码是读取一个带有字符串值和标题行的四列的简单.csv文件。然后，将另一列添加到“posted”列中的每一行(日期字符串)中的每一行，并为每一行提供一周的适当日期。但是，代码抛出一个“未实现”错误，并且似乎没有识别数据类型，即使它们是在函数参数中定义的(参见下面的错误消息)。
我尝试过Dataframe.read_csv，既指定列数据类型，也不指定列数据类型，但得到相同的错误。发生错误的行是一个列表理解，但我的循环也有相同的错误。当我打印数据帧时，数据帧看起来是正确的，但是数据类型都是“object”，这是不正确的。
“NotImplemented”似乎意味着Dataframe正在被更改
浏览 1提问于2019-04-29得票数 2
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1回答
我的数据在管道中运行，我希望确保输入与输出匹配--确保管道中的任何内容都不会导致数据更改。为此，我使用Dask比较数据格式，因为源包含超过200万行。
我用来比较数据格式的代码如下：
import dask.dataframe as dd
input_df = dd.read_sql_table(input_table, con=input_engine.url, index_col=input_index_col_name, npartitions=1000)
output_df = dd.read_sql_table(output_table, con=output_engine.url
浏览 1提问于2022-03-17得票数 0
我需要在C中使用regex.h从字符串中提取一个子字符串的帮助。在这个示例中，我试图从字符串“电话”中提取字符“e”的所有匹配项。不幸的是，我无法识别这些字符的偏移量。我列出了下面的代码：
#include <stdio.h>
#include <regex.h>
int main(void) {
const int size=10;
regex_t regex;
regmatch_t matchStruct[size];
char pattern[] = "(e)";
char str[] = "te
浏览 2提问于2015-03-17得票数 0
我需要从一个get请求中获得xpdi结果的值。请任何人帮助您如何在Xpath提取器中使用XPATHQuery。(下面是响应)
<html>
<head id="ctl00_Head1">
<script type="text/javascript">window.NREUM||(NREUM={});NREUM.info = {"bcon":"bam.nr-data.net","atts":""}
</script>
<script type=&#
浏览 4提问于2017-01-14得票数 0
我使用以下代码创建了一个列，用于在dataframe中创建产品id：
df = df.assign(id=(df['PROD_NAME']).astype('category').cat.codes)
如果我使用pandas，这段代码工作得很好。这一行允许我为每个PROD_NAME值创建一个id。我的问题是，我想使用Dask，它允许我管理多个客户端并处理内存问题。
我得到以下错误信息：
NotImplementedError: `df.column.cat.codes` with unknown categories is not supported. Ple
浏览 1提问于2020-11-16得票数 1
1回答
在case中，典型的bash语句可以是：
k=abcdef
case $k in
"abc"* )
echo "pattern found"
;;
esac
我的一个变量有模式key=value，我希望从中提取值。
k="abc=value1"
case $k in
"abc="* )
echo "key abc found";
# extract "value1"
;;
esac
如何从键中提取值？像k
浏览 0提问于2018-07-03得票数 4
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1回答
如何给出isin()内部的数据
、、、、
我希望转换如下的sql查询
SELECT * FROM df WHERE id IN (SELECT id FROM an_df)
变成达斯克的等价物。所以，我正在尝试这样做：
d=df[df['id'].isin(an_df['id'])]
但这是棘手的NotImplementedError:将'dask.datframe.core.DataFrame‘传递给’‘isin’
然后，我将这个an_df‘’id‘转换为如下所示
d=df[df['id'].isin(list(an_df['id']))] or d=df[df
浏览 15提问于2022-03-14得票数 0
2回答
我有一个Dask DataFrame，构造如下：
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('matrix.txt', header=None)
type(df) //dask.dataframe.core.DataFrame
有没有办法将这个DataFrame保存为一个泡菜？
例如,
df.to_pickle('matrix.pkl')
浏览 9提问于2018-01-30得票数 3
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我有一个dask数据帧和一个dask数组，它们以相同的逻辑顺序具有相同的行数。数据帧行通过字符串进行索引。我正在尝试将一个数组列添加到数据帧中。我尝试了几种方法，但都以其特定的方式失败了。
df['col'] = da.col
# TypeError: Column assignment doesn't support type Array
df['col'] = da.to_frame(columns='col')
# TypeError: '<' not supported between instances
浏览 15提问于2018-01-09得票数 8
1回答
我希望在使用dask时满足多个条件的行上替换值。我将执行替换的预置值出现在一列中，如果满足条件，则用预置值替换目标值。
如果可能的话，我希望呆在dask中，而不是在另一个库中执行此操作，因为在转换数据文件时，内存受到限制。
目前，我正在尝试使用.mask命令。
其中，GrassDeadFMC >= 12和风车<= 10使GrassFMCoefficient等于GFMG12L10中的值。ddf['GrassFMCoefficient'] = ddf['GFMG12L10'].mask(ddf['GrassDeadFMC'] >=
浏览 1提问于2020-11-23得票数 0
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我使用pytest和Visual代码进行Python库的测试驱动开发。
许多函数已经起草为存根，但尚未实现，因此它们引发了一个NotImplementedError。同样，开发从失败的测试开始。
现在，我想更好地了解测试失败的原因-- NotImplementedError或“实际”异常。这能办到吗？
浏览 1提问于2022-04-22得票数 1
1回答
根据Dask中的列值放置行
、、、、
我正在使用dask读取一个大的csv文件。我想根据一个列的值删除几行。如果对于该特定列，行值为空，则希望删除整行。
我试过用.dropna
df = df.dropna(subset=['tier1_name'],how = 'any',axis =0)
但是，我得到了以下错误：
TypeError: dropna() got an unexpected keyword argument 'axis'
所以我用.drop代替了：
df.drop(df['tier1_name'].isnull(), axis = 0)
但是得到了这
浏览 31提问于2021-12-30得票数 2
我试图在JMeter正则提取器中为CSRF令牌编写正则表达式：
CSRF Token: P_rF1DbLR4JWcBtxEwGKKw==
我所用的表达方式是：
name : CSRF_Token_Retrieved_Value
regular expression: x-csrf-token:\s+(.+)
template : $1$
我知道这个错误
CSRF令牌验证失败
接下来的步骤。
浏览 2提问于2020-05-18得票数 0
为什么kubectl run dask --image daskdev/dask会失败？
# starting the container with docker to make sure it basically works
➜ ~ docker run --rm -it --entrypoint bash daskdev/dask:latest
(base) root@5b34ce038eb3:/# python
Python 3.8.0 (default, Nov 6 2019, 21:49:08)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Ty
浏览 2提问于2021-04-01得票数 2
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将熊猫作为pd导入
数据={‘col’：'a'，'a'，'b'，'b'，'col_2'：1，2，3，4}
df =pd.DataFrame(数据)
{k: g[df.columns1].tolist()表示k，g在df.groupby(df.columns)中}
{'a'：1，2，'b'：3，4}
从dask.dataframe导入from_pandas
ddf = from_pandas(df，npartitions=2)
{k: g[ddf.columns1].tolist()表
浏览 4提问于2022-08-16得票数 -1
我试图通过"Anaconda提示“运行一个独立的python脚本。我一直在犯错误。
ImportError: No module named 'dask.dataframe';
我安装了熊猫
conda install dask
我还通过以下方式安装了达斯克：
python -m pip install "dask[complete]"
但我还是会犯这个错误。我能用朱庇特运行剧本。我还检查了我没有一个名为dask.py的脚本
浏览 10提问于2020-10-29得票数 3
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