我正在尝试从graphlab SFrame访问多个行,并将它们转换为numpy数组。
我有一个96000行和4096列的数据库fd,需要检索存储在numpy数组中的行号。我想出的方法很慢。我怀疑这是因为每次迭代时我都会不断地增加sframe的大小,但是我不知道是否有任何预先分配值的方法。我需要抓取20000行,而当前的方法还没有完成。
fd=fd.add_row_number()
print(indexes)
xs=fd[fd['id'] == indexes[0]] #create the first entry
t=time.time()
for i in indexes[1:]: #Parse through and get indeces
t=time.time()
xtemp=fd[fd['id'] == i]
xs=xs.append(xtemp) #append the new row to the existing sframe
print(time.time()-t)
xs.remove_column('id') #remove the ID Column
print(time.time()-t)
x_sub=xs.to_numpy() #Convert the sframe to numpy发布于 2017-04-11 13:02:38
您可以将SFrame转换为pandas.DataFrame,从indexes中查找带有ids的行,删除DataFrame的列'id',并将此DataFrame转换为numpy.ndarray。
例如:
import numpy as np
fd=fd.add_row_number()
df = fd.to_dataframe()
df_indexes = df[df.id.isin(indexes)]
df_indexes = df_indexes.drop(labels='id', axis=1)
x_sub = np.array(df_indexes)https://stackoverflow.com/questions/43329080
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