allows_duplicate_labels属性由DataFrame.flags设置 传递参数到fsspec后端 许多读写函数获取storage_options参数来传递字典形式的参数到存储后端。 GH35655增加fsspec支持来读取excel文件 fsspec:file system specification,文件系统规范 to_csv支持二进制文件 to_csv()支持二进制模式的文件处理
collect-all dateutil --collect-all fastapi --collect-all ffmpy --collect-all filelock --collect-all fsspec collect-all dateutil --collect-all fastapi --collect-all ffmpy --collect-all filelock --collect-all fsspec collect-all dateutil --collect-all fastapi --collect-all ffmpy --collect-all filelock --collect-all fsspec
constantly 23.10.4 docopt 0.6.2 einops 0.8.0 filelock 3.16.1 fsspec
jinja2 (from torch==2.2.0+cpu) Downloading jinja2-3.1.4-py3-none-any.whl.metadata (2.6 kB) Collecting fsspec (from torch==2.2.0+cpu) Downloading fsspec-2024.6.1-py3-none-any.whl.metadata (11 kB) Collecting numpy collected packages: mpmath, urllib3, typing-extensions, sympy, pillow, numpy, networkx, MarkupSafe, idna, fsspec Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 certifi-2024.8.30 charset-normalizer-3.3.2 filelock-3.15.4 fsspec
eta 0:00:00 Collecting fsspec Downloading fsspec-2023.1.0-py3-none-any.whl (143 kB) ---------- , typing-extensions, termcolor, safetensors, regex, pyyaml, pynvml, packaging, numpy, hanlp-common, fsspec hanlp-trie, huggingface-hub, transformers, hanlp Successfully installed colorama-0.4.6 filelock-3.12.2 fsspec
fsspec库抽象文件系统,云节点,URLs和远程服务点。这些感兴趣都可以试用下。在本文中,使用request库通过代码来讲解网站爬取的一些注意事项。
使用网址 url pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') # Amazon S3, 安装支持库 fsspec fsspec 还允许使用复杂的URL,以访问压缩档案中的数据,文件的本地缓存等。 要在本地缓存上面的示例,可以增加参数配置: # Amazon S3, 安装支持库 fsspec pd.read_csv( "simplecache::s3://ncei-wcsd-archive 更多参数可参考fsspec文档 返回 一般情况下,会将读取到的数据返回一个 DataFrame,当然按照参数的要求会返回指定的类型。
除此之外,该工具还可以通过fsspec支持本地、远程和其他文件系统。 工具安装 由于该工具基于Python 3开发,因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。
那些对连接到云提供商(如谷歌 Drive 或 AWS S3)感兴趣的用户, fsspec 和 iopath DataPipes 会提供帮助。
那些对连接到云提供商(如谷歌 Drive 或 AWS S3)感兴趣的用户, fsspec 和 iopath DataPipes 会提供帮助。
pip install fsspec==2021.5.0 import logging import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split
Successfully installed MarkupSafe-2.1.3 certifi-2023.11.17 charset-normalizer-3.3.2 filelock-3.13.1 fsspec
/var/lib/jenkins/workspace/workspace/autogluon-tutorial-tabular-v3/venv/lib/python3.7/site-packages/fsspec for spec in entry_points.get("fsspec.specs", []): 0.83 = Validation accuracy score 0.77s
charset-normalizer==3.3.2 click==8.1.7 elastic-transport==8.11.0 elasticsearch==8.8.1 filelock==3.13.1 fsspec
/opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from dask->skyborn) (1.2.0) Requirement already satisfied: fsspec
charset-normalizer==3.3.2 click==8.1.7 elastic-transport==8.11.0 elasticsearch==8.11.1 filelock==3.13.1 fsspec
25hCollecting fsspec Downloading fsspec-2022.3.0-py3-none-any.whl (136 kB) [K |████████████████ asciitree Installing collected packages: locket, findlibs, cloudpickle, Webob, snuggs, partd, numcodecs, fsspec 1.1.1 cligj-0.7.2 cloudpickle-2.0.0 distributed-2.30.1 eccodes-1.4.1 fasteners-0.17.3 findlibs-0.0.2 fsspec
s3fs in /opt/conda/lib/python3.9/site-packages (from arm-pyart) (0.4.2) Requirement already satisfied: fsspec
python3.9/site-packages (from dask[delayed]>=2021.4.1->geogif) (23.2) Requirement already satisfied: fsspec
/conda/lib/python3.9/site-packages (from dask->scikit-fdiff) (1.2.0) Requirement already satisfied: fsspec