pytables

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    書かれていてDropboxのファイルを経由してHDF5は: #!/usr/bin/env python3 import tables as pt import numpy as np import time class TestTable(pt.IsDescription): timestamp = pt.Float64Col() voltage = pt.Flo

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    ここではかなり新しいです。私は明確にしようとします。 私はpytablesでhdf5ファイルを作成しました。私はそれをデータで埋めました。私はS3とストアから同じHDF5ファイルをダウンロードした s3_client.upload_file(local_file_key, aws_bucket_name, aws_file_key) : はその後、私はこのコードを使用してS3バケットに私のAWSク

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    私はdaskを使い始めようとしています。下のおもちゃの例では、私は3つの列、site,countsおよびreadingsを持っています。 siteおよびcountsはスカラーの列であり、readingsは3次元配列を含んでいます。 countsで計算を実行できますが、readingsで実行しようとすると例外が発生します。私はここで正しくdaskを使用していますか? import dask.arra

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    null値をhdf5ファイルに保存したい。 h5file = tables.open_file("demo.h5", mode="w", title="demo") group = h5file.create_group('/', 'depth','Dept Data information') table = h5file.create_table(group, 'readout', dep

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    私は巨大なデータセット(〜2000万レコードと10個の列)でPythonを使用した探索的なデータ分析に取り組んでいます。私はセグメント化し、データを集約し、いくつかの視覚化を作成するだろう、私はそのデータセットを使用していくつかの決定木線の回帰モデルを作成するかもしれない。 大量のデータセットがあるため、コアデータを格納できないデータフレームを使用する必要があります。私はPythonには比較的新し

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    PyTablesを使って大きな行列(15000行×2500列)を保存し、行の列を繰り返し処理する方法を見ています。 documentationでは、各行を手動で名前でアクセスする方法しか見ていません。 ID列の値が '10692.RFX7' は、他のすべてのような文字列である ID X20160730_Day10_123a_2 X20160730_Day10_123b_1 X20160730_Da

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    だから私のコードでは、私はこのようなものがあります: import tables import bson def proc(): data = bson.decode_file_iter(open('file.bson'), 'rb')) atom = tables.Float64Atom() f = tables.open_file('t.hdf5', mod

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    PyTables HDF5テーブルに保存するすべての値は実数です。これにより、通常のテーブルよりも2次元配列を選択することが論理的になります。しかし、配列の多くのセルでは値が利用できなくなる可能性があります(そして後で利用可能になります)。これを示す妥当な簡単な方法はNaNをセルに割り当てることです(私が理解する限り、Noneを置くことはできません)。 私は、テーブルに次のよう作成してもらう: w

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    私の質問を述べる前に、私の制約を入れてみましょう。私の仕事に関連してコードを投稿することはできません。許す。これは、誰かが似たような問題を抱えているかどうかを調べるための調査クエリです。 私は、作業者が仕事をして結果を待ち行列に入れるように、Pythonマルチプロセッシングをセットアップしました。その後、特別な作者がキューから結果を累計します。これらの結果はシンプルなパンダシリーズです。アキュムレ

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    誰かがanacondaでIntelPythonを試したことがあるのだろうかと思います。私はpytablesをインポートしようとすると、私が得る、 Intel Python しかし、URLリンクのような環境を作成しました: -私はそれがインテル以外のPython環境の下で実行されているので、奇妙な (intelpython) [email protected]:/opt/anaconda3/bin$