如何使用sqlite后端为python blaze提供用户定义的功能?
我使用以下命令连接到Blaze中的sqlite数据库 df = bz.Data("sqlite:///) 一切正常，但我不知道如何在与df的交互中提供用户定义的功能. 我在df中有一个称为IP的列，它是包含IP地址的文本.我还具有toSubnet(x，y)函数，该函数以文本格式获取IP地址(x)并返回其/y子网.例如: out = toSubnet('1.1.1.1'
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使用odo将数据迁移到SQL
我有一个3 GB的CSV大文件，我想使用Blaze来调查数据，选择我感兴趣的数据，最终目标是将该数据迁移到合适的计算后端例如SQlite，PostgresSQL等.我可以将这些数据导入Blaze并对其进行良好的处理，但这是我遇到麻烦的部分: db = odo(bdata, 'sqlite:///report.db::report')` 我不确定如何正确创建一个用sqlite打开的数据库文
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如何将Parquet文件读入Pandas DataFrame?
如何在不设置集群计算基础架构(例如Hadoop或Spark)的情况下，将大小适中的Parquet数据集读取到内存中的Pandas DataFrame中?我只想在笔记本电脑上使用简单的Python脚本在内存中读取这些数据，这只是一个中等数量的数据.数据不驻留在HDFS上.它位于本地文件系统上，也可能位于S3中.我不想启动并配置其他服务，例如Hadoop，Hive或Spark. 我认为Blaze
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您如何在Python中安装blaze模块(Continuum Analytics)?
如何在Python中本机(即，不在虚拟环境中)安装 blaze ?我发现的唯一说明在软件包的文档中(请参阅链接)，并且此处，在虚拟环境中. 解决方案 我没有在网上找到任何相关说明，但这相对简单. 关于我使用的平台/工具: Mac OSX(山狮) Python 2.7.3 自制软件 pip 似乎您可能需要安装Cython，但不确定，因为我已经安装了它.您可以使用pip i
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pydata blaze:是否允许并行处理?
我正在寻求并行化numpy或pandas操作.为此，我一直在研究pydata的火焰.我的理解是，并行化是它的主要卖点. 不幸的是，我无法找到在多个内核上运行的操作.火焰中的并行处理是否可用或当前仅是既定目标?难道我做错了什么?我正在使用blaze v0.6.5. 我希望并行化的一个函数示例:(对pytables列进行重复数据删除，使其无法容纳在内存中) import pandas
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Meteor创建一个可滚动的div
嘿家伙新的一天新的问题;）我想让一个可滚动的div应该没有问题，但它不工作;（在我输出我的数据库的名称，当空间太小，你应该滚动它但不显示滚动条 我的html：
{{#each friend}} {{ Name}
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