首先,确保已经安装了feather-format库。可以通过pip安装: shell复制代码 pip install feather-format 然后,你可以使用pandas或Feather模块来操作Feather文件。 以下是一个使用pandas读取Feather文件的示例: python复制代码 importpandasaspd # 读取Feather文件 df = pd.read_feather('file.feather') # 显示数据 print(df...
```bash pip install feather-format ``` 或者,如果你使用的是Anaconda,可以通过conda来安装: ```bash conda install -c conda-forge feather-format ``` 接下来,你可以使用以下代码将DataFrame保存为Feather格式: ```python df.to_feather('1M.feather') ``` 或者使用Feather库: ```python feather.write_d...
注意:不要直接使用pip install feather进行安装,能正常显示安装但是读取时会报错ImportError: cannot import name 'getuid' from 'os' (D:\anaconda\lib\os.py)。 # pippip install feather-format# 依赖会安装:pyarrow-5.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl# condaconda install -c conda-forgefeather-format# 测试...
Feather File Format — Apache Arrow v12.0.1 https://arrow.apache.org/docs/python/feather.html
在Python中,可以通过pandas或Feather两种方式操作。首先需要安装feather-format。 # pip pip install feather -format # Anaconda conda install -c conda-forgefeather-format 只需要上面一行安装即可,很简单。 我们通过一个较大的数据集举例,需要Feather、Numpy和pandas来一起配合。数据集有 5 列和 1000 万行随机数...
在Python中,可以通过pandas或Feather两种方式操作。首先需要安装feather-format。 # pip pip install feather -format # Anaconda conda install -c conda-forgefeather-format 只需要上面一行安装即可,很简单。 我们通过一个较大的数据集举例,需要Feather、Numpy和pandas来一起配合。数据集有 5 列和 1000 万行随机数...
python中feather安装pip install feather-format 【注意】:不要直接用pip install feather——可以显示安装了但是读的时候会报错,例如:ImportError: cannot import name 'getuid' from 'os' (D…
The ESP32-S3 has arrived in Feather format - and what a great way to get started with this powerful new chip from Espressif! With dual 240 MHz cores, WiFi and BLE support, and native USB, this Feather is great for powering your IoT projects. That's right - it's the new Adafruit ES...
pip install feather-format # 依赖会安装:pyarrow-5.0.0-cp38-cp38-win_amd64.whl # conda conda install -c conda-forgefeather-format # 测试报错 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2.测试数据集 构建一个 5 列、1000 万行随机数。 AI检测代码解析
AI检测代码解析 pip install feather-format 1. 2.3 Julia中Feather安装 Julia AI检测代码解析 Pkg.add("Feather") 1. 3, 生成数据5000*10000的数据框 3.1 使用R语言生成数据框 AI检测代码解析 # data.frame # 生成一个1000行, 100000列的数据框