改进pandas.io.gbq.to_gbq()中的错误消息,当流式插入失败时 (GH 11285) 以及当 DataFrame 与目标表的模式不匹配时 (GH 11359) ## API 变更 对于不支持的索引类型,在Index.shift中引发NotImplementedError(GH 8038) datetime64和timedelta64类型的序列进行min和max缩减现在会得到NaT而不是nan(GH 11245)。 使用空...
...目前,如果想使用freq参数,索引必须是datetime类型的数据,否则pandas将引发NotImplementedError。 向左或向右移动列 可以使用axis参数来控制移动的方向。...默认情况下,axis=0,这意味着移动行(向上或向下);设置axis=1将使列向左或向右移动。 在下面的示例中,将所有数据向右移动了1列。因此,第一列变为空,由np....
修复了在使用"string"dtype 时读取具有超过 2 GB 字符串数据的文件时的read_parquet()中的回归问题(GH 55606) 修复了DataFrame.to_sql()中的回归问题,在使用detect_types时,sqlite 的 datetime 列未正确回环(GH 55554) 修复了某些 DataFrame 或 Series 子类构造中的回归问题(GH 54922) Bug 修复 修复了DataFrame...
...目前,如果想使用freq参数,索引必须是datetime类型的数据,否则pandas将引发NotImplementedError。 向左或向右移动列 可以使用axis参数来控制移动的方向。...默认情况下,axis=0,这意味着移动行(向上或向下);设置axis=1将使列向左或向右移动。 在下面的示例中,将所有数据向右移动了1列。因此,第一列变为空,由np....
In the example, we convert the PyArrow table to a pandas DataFrame, using the types mapper to enforce thefixed_size_listtype of columnb. As of the versions indicated below, this results in the following error: NotImplementedError: Passing pyarrow type specific parameters ([3]) in the string ...
sql.py:842, in to_sql(frame, name, con, schema, if_exists, index, index_label, chunksize, dtype, method, engine, **engine_kwargs) 837 raise NotImplementedError( 838 "'frame' argument should be either a Series or a DataFrame" 839 ) 841 with pandasSQL_builder(con, schema=schema, need...
from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:\ 3306/testdb?charset=utf8') detail = pd.read_sql_table('meal_order_detail1', con=engine) order = pd.read_table('../data/meal_order_info.csv', sep=',', encoding...
DataFrame.to_hdf()open in new window and Series.to_hdf()open in new window will now raise a NotImplementedError when saving a MultiIndexopen in new window with extention data types for a fixed format. (GH7775open in new window) Passing duplicate names in read_csv()open in new window will...
pandas to_gbq错误：“pyarrow.lib.ArrowNotImplementedError：NumPyConverter不实现<list< item: int64>>...
fromsqlalchemyimportcreate_engine importpandasaspd engine=create_engine('mysql+pymysql://root:12345678@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8')#创建数据库连接 detail1=pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con=engine) print('订单详情表的索引为:',detail1.index) ...