我正在运行一个循环遍历嵌套字典的基本脚本，从每条记录中获取数据，并将其附加到PandasDataFrame。数据看起来像这样:data={"SomeCity":{"Date1":{record1,record2,record3,...},"Date2":{},...},...}它总共有几百万条记录。脚本本身如下所示:city=["SomeCity"]df=DataFrame({},columns=['Date','HouseID','Price'])forcityincities:fordateRunindata[city]:forrecordindata[city][dateRun]

我目前正在使用库（RODBC）通过：dbhandle这个问题是，将1000万行加载到SQLServer中大约需要5个小时。也有时加载时会破裂。因此，我将.rdata分解为较小的块，然后将其顺序加载到SQLServer中。有什么更快的方法可以实现这一目标吗？看答案我会以CSV格式导出数据并使用BULKINSERT。如果你真的想要（或有）使用SQLSAVE，那么，我想到的唯一选择是：确保设置fast=TRUE在sqlsave中在运行SQLSAVE之前设置自动提交：odbcSetAutoCommit(dbhandle,autoCommit=FALSE)并在sqlsave之后提交odbcEndTran

我有两个如下所示的数据框:>>>df1AB2000-01-011.41.42000-01-021.7-1.92000-01-03-0.2-0.8>>>df2AB2000-01-010.6-0.32000-01-02-0.40.62000-01-031.1-1.0如何使用下面的分层列索引从这两个数据帧中创建一个数据帧？df1df2ABAB2000-01-011.41.40.6-0.32000-01-021.7-1.9-0.40.62000-01-03-0.2-0.81.1-1.0 最佳答案 这是一个文档示例:http://pandas

我有一些以下格式的数据(RDD或SparkDataFrame):frompyspark.sqlimportSQLContextsqlContext=SQLContext(sc)rdd=sc.parallelize([('X01',41,'US',3),('X01',41,'UK',1),('X01',41,'CA',2),('X02',72,'US',4),('X02',72,'UK',6),('X02',72,'CA',7),('X02',72,'XX',8)])#converttoaSparkDataFrameschema=StructType([StructField('ID',