Feather

Load many feather files in a folder into dask

只愿长相守 提交于 2021-01-27 18:35:27
问题 With a folder with many .feather files, I would like to load all of them into dask in python. So far, I have tried the following sourced from a similar question on GitHub https://github.com/dask/dask/issues/1277 files = [...] dfs = [dask.delayed(feather.read_dataframe)(f) for f in files] df = dd.concat(dfs) Unfortunately, this gives me the error TypeError: Truth of Delayed objects is not supported which is mentioned there, but a workaround is not clear. Is it possible to do the above in dask?

MATLAB入门教程

浪子不回头ぞ 提交于 2020-11-27 03:02:19
声明: 1.本教程原文出处已经不可查,我所见到最早的来源是CSDN上的一篇博文 [1] 。本文版权全部归原文作者所有,此处转载仅供学习交流之用,如有侵犯请及时联系我进行删除。 2.本教程浅显易懂,十分适合新手学习,但是根据我自己的阅读来判断,原文作者应当是台湾人,所以会有部分繁体字,然而更重要的是!!! 台湾人的行和列与大陆人刚好相反!!! [2] 这对于MATLAB这种依靠矩阵运算的工具来说简直是灾难!!!所以读者在学习时应当自行注意。 [1] MATLAB入门教程 [2] 为什么台湾的行和列与大陆恰好相反 (好文章值得一读) 1 MATLAB的基本知识 1.1 基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可。例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上。 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统下,由於编码方式不同,此提示符号常会消失不见,但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x: x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42 此时MATLAB会直接显示x的值

CircuitPython 6.0.0发布了

余生长醉 提交于 2020-11-20 14:57:59
CircuitPython 6.0.0正式版本已经发布。 移植情况 CircuitPython有许多 "移植",是各种微控制器系列的核心实现。每个移植版本的稳定性各不相同。截至本版本,F4系列的atmel-samd, nrf和stm32是稳定的。cxd56, esp32s2和stm其它型号正在积极改进,但可能会有功能缺失和bug,litex和mimxrt10xx处于alpha状态,会有bug和功能缺失。 从5.x开始的主要新功能和改进 新增ESP32-S2芯片的移植。 RGBMatrix 显示支持。 countio 模块以计数脉冲。 watchdog控制硬件看门狗定时器。仅在某些芯片上。 vectorio提供原始displayio。 canio 为CAN总线操作提供支持。 _bleio 增加了对基于HCI的BLE协处理器(如AirLift板)的支持。 aesio 提供对AES计算的支持。 async/await默认在许多版本中可用;支持得到改善。 网络模块进行了改造,增加了 wifi、socketpool、ssl 等模块。停用了 socket、wiznet5k 和network 模块。它们将在 7.x 中被移除,转而使用网络库。 更新stage和pew库。 _pixelbuf 改进。 改进的USB串口检测。 json 现在可以从流对象读取。 pulseio.PWMOut 被拆分到

14. Spring Boot的 thymleaf公共页抽取

喜欢而已 提交于 2020-11-16 08:28:40
5)、CRUD-员工列表 实验要求: 1)、RestfulCRUD:CRUD满足Rest风格; URI: /资源名称/资源标识 HTTP请求方式区分对资源CRUD操作 普通CRUD(uri来区分操作) RestfulCRUD 查询 getEmp emp---GET 添加 addEmp?xxx emp---POST 修改 updateEmp?id=xxx&xxx=xx emp/{id}---PUT 删除 deleteEmp?id=1 emp/{id}---DELETE 2)、实验的请求架构; thymeleaf公共页面元素抽取 1、抽取公共片段,在公共页面footer.html的片段上加上th:fragment属性 < div th:fragment ="copy" >    © 2011 The Good Thymes Virtual Grocery </ div > 2、引入公共片段, < div th:insert ="~{footer :: copy}" ></ div > 模板是:footer.html ~{templatename::selector}:模板名::选择器   选择器:标签的id属性值 ~{templatename::fragmentname}:模板名::片段名 3、默认效果: insert的公共片段在div标签中 如果使用th:insert等属性进行引入

Converting excel to feather format with python

孤街浪徒 提交于 2020-06-13 00:45:13
问题 I have a (daily growing) list of around 100 big excel files, which I analyse in Python. As I have to run several loops over all the files, my analysis are getting slower and slower. Therefore I'd like to convert all excel files into feather format (like once a week). Is there a clever way to do that? What I have tried so far: path = r"filepath\*_name*.xlsx" file_list = glob.glob(path) for f in file_list: df = pd.read_excel(f, encoding='utf-8') df[['boola', 'boolb']] = dfa[['boola', 'boolb']]

Error when trying to write DataFrame to feather. Does feather support list columns?

梦想与她 提交于 2020-05-29 09:06:13
问题 I'm working with both R and Python and I want to write one of my pandas DataFrames as a feather so I can work with it more easily in R. However, when I try to write it as a feather, I get the following error: ArrowInvalid: trying to convert NumPy type float64 but got float32 I doubled checked my column types and they are already float 64: In[1] df.dtypes Out[1] id Object cluster int64 vector_x float64 vector_y float64 I get the same error regardless of using feather.write_dataframe(df, "path

Error when trying to write DataFrame to feather. Does feather support list columns?

巧了我就是萌 提交于 2020-05-29 08:58:46
问题 I'm working with both R and Python and I want to write one of my pandas DataFrames as a feather so I can work with it more easily in R. However, when I try to write it as a feather, I get the following error: ArrowInvalid: trying to convert NumPy type float64 but got float32 I doubled checked my column types and they are already float 64: In[1] df.dtypes Out[1] id Object cluster int64 vector_x float64 vector_y float64 I get the same error regardless of using feather.write_dataframe(df, "path

净化Git之rebase变基的使用

旧街凉风 提交于 2020-05-09 16:19:58
git rebase能够将分叉的分支重新合并,之前写过一篇文章介绍它的原理,下面主要介绍它的两个使用场景: 场景一:本地与远端同一分支提交历史不一致 方式一 多个人在同一个分支上协作时,出现冲突是很正常的,比如现在有一个项目由我和A一同开发。 我在修复了一个bug以后准备提交 HowiedeiMac:ganlin howie$ git add models/paper.go HowiedeiMac:ganlin howie$ git commit -m 'fix a bug' [master 8b76654] fix a bug 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) 现在准备推送到远端 HowiedeiMac:ganlin howie$ git push origin master To https://gitee.com/greenhn/ganlin.git ! [rejected] master -> master (fetch first) error: failed to push some refs to 'https://gitee.com/greenhn/ganlin.git' hint: Updates were rejected because the remote contains work that

使用egret粒子编辑器实现烟雾效果

≯℡__Kan透↙ 提交于 2020-04-29 10:20:15
本文通过自己做的一个烟雾效果,来介绍 egret Feather的基本用法。  Egret Feather 下载地址 : https://www.egret.com/products/others.html#egret-feather   Egret Feather 使用手册:   http://developer.egret.com/cn/github/egret-docs/tools/Feather/manual/index.html 首先上面的状态栏,见名知意,没什么介绍的。要提的是文件里导入导出自己做的粒子系统,都要遵循 Egret Feather规则,即导入导出都是 json文件 ,做烟雾效果 ,我用的是这张图片 纹理: 最好选择一张素图,即颜色为黑白灰组成的图片,类似于图片所示 颜色: 颜色主要分为开始颜色和结束颜色,即粒子一个生命周期的开始到结束的缓慢变化。效果主要体现在透明度,和透明度浮动,关于浮动下文会做出详细解释。 动作属性: 动作属性主要体现在粒子的物理效果,例如运动,加速,减速,下落等等,都是有动作属性来完成的。如果物理方面看到就头疼,我们 Feather也是帮你做了可视化的动作属性,下图 可视调节区: 笔者刚用 Feather的时候也是看到动作属性无法下手,在可视化调节大量减少了计算问题,在开发过程中如虎添翼,只要鼠标轻轻点击选择方向,就可以了。

How to add “optional dataset description” to feather file?

放肆的年华 提交于 2020-03-26 04:27:45
问题 The R-help for feather_metadata states "Returns the dimensions, field names, and types; and optional dataset description." but there is no information on how to add the data description. I hoped it could be added as an attribute but that doesn't seem to work. library(feather) dat <- data.frame(a = 1:3, b = 4:6) attr(dat, "description") <- "A data.frame" write_feather(dat, "df.feather") str(feather_metadata("df.feather")) str returns: List of 5 $ path : chr "df.feather" $ dim : int [1:2] 3 2 $