我的AWS EMR减速器输出的完成作业在哪里(应该在S3上,但那里没有)?
我有一个问题,我在AWS的EMR上的Hadoop工作没有保存到S3.当我在较小的样本上运行作业时,工作将输出存储正好.当我运行相同的命令但在完整数据集中时,作业再次完成,但是S3上没有任何目前指定输出要进行的. 显然有一个其他人遇到这个问题吗?我仍然在网上拥有集群,希望数据掩埋在服务器上的某个地方.如果有人知道我可以在哪里找到这些数据,请让我知道! 更新:当我查看其中一个还原器的日志时,一切看起来都很好: 2012-06-23 11:09:04,437 INFO org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSystem (main): Creating new file 's3://myS3Bucket/output/myOutputDirFinal/part-00000' in S3 2012-06-23 11:09:04,439 INFO org.apache.hadoop.fs.s3native.NativeS3FileSy
0 2024-01-25
编程技术问答社区
牛郎织女图中的缺失值
我想使用Altair侵略数据框架. 它是一个图中的一行和一个barchart,在我的数据框架中为每个组(ID)绘制. 我的数据框架缺少值.根据https://altair-viz.github.io/user_guide/transform/impute.html 跳过缺失的条目,并在缺少的数据点上绘制了一条线. 这实际上是我想要的,但是有了我的数据,这似乎不起作用. 我在丢失该值的线图上休息. 我准备了一个简单的例子来解释我的问题: import altair as alt import numpy as np #create dataframe df = pd.DataFrame({'date': ['2020-04-03', '2020-04-04', '2020-04-05', '2020-04-06','2020-04-03', '2020-04-04','2020-04-05','2020-04-06'], 'ID': ['a','
0 2024-01-24
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对应缺失值的序列
我正在使用的语言是r,但是您不一定需要知道R即可回答问题. 问题: 我有一个序列,可以被视为地面真理,而另一个序列是第一个的变化版本,有一些缺失的值.我想知道如何对齐两个. 设置 我有一个序列ground.truth,基本上是一组时间: ground.truth
2 2024-01-24
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使用R将数值移到data.frame的左边
好吧,所以我有此data.frame: A B C 1 yellow purple 2 yellow 3 orange yellow 4 orange brown 5 brown purple 6 yellow purple pink 7 purple green pink 8 yellow pink green 9 purple orange 10 purple brown 我有兴趣从第一列中获取所有缺失的值,并用其他列中的值替换它们,作为第2、4、5和10行的示例. . A B C 1 yellow purple 2 yellow 3 orange yellow 4 orange
4 2024-01-22
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按组聚合,获得不同数据的非NA值的计数、平均值和sd.框架柱
我很难通过以下功能来计算组的非错失值(这也给出了SD和均值): test 编辑:添加表 这是我从我的代码中获得的数据 您会在"有"框架中注意到,计算var1列中的非杂音行的处理组给出以下内容: 车辆-9 Gr.4-8 Gr.3-10 Gr.2-5 但是,当使用总和时(!is.na(x),我都会得到以下 车辆-6 Gr.4-5 Gr.3-10 Gr.2-5 我相信
2 2024-01-19
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用LCOF和NOCB方法填补时间序列的空白,但要承认时间序列的断裂。
最终对此文章进行了编辑. 我为一个人群提供了大量的日常饮食记录数据集.每个人都会随机丢失数据.这是一个人的一个例子(我最终将把这种解决方案推广到人群): > str(final_daily) 'data.frame': 387 obs. of 10 variables: $ Date : chr "2014-08-13" "2014-08-14" "2014-08-15" "2014-08-16" ... $ MEID.1 : Factor w/ 97 levels "","1","1.1","1.1a",..: NA NA NA 17 24 NA NA NA NA NA ... $ MEID.2 : Factor w/ 184 levels "1","100","100.1",..: NA NA NA 143 48 NA NA NA NA NA ... $ MEID.3 :
8 2023-12-26
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有完整缺失栏的VaR计算
我需要计算股票回报的滚动量.摘自这篇文章:使用RollApply函数使用R rollApply函数,我知道完全缺失案例的列会出现错误.但是,由于各个公司的股票收益的起始日期和结束日期不同,因此当数据从长时间转换为广泛的格式时,它会产生丢失值.只能使用没有丢失值的行进行估计,但这会导致严重的数据丢失.因此,是否有任何方法可以使用具有完整缺失值和缺失列的列执行计算,从而获得输出" NA".这就是我所做的: library(PerformanceAnalytics) data(managers) VaR(managers, p=.95, method="modified") 它执行所需的计算,但是当我尝试使用" HAM6"列的前60行尝试时,完全缺少 managers2
0 2023-12-26
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使用dplyr将NA替换为上一个或下一个值,按组进行。
我有一个数据框架,该数据框以降序的日期顺序排列. ps1 = data.frame(userID = c(21,21,21,22,22,22,23,23,23), color = c(NA,'blue','red','blue',NA,NA,'red',NA,'gold'), age = c('3yrs','2yrs',NA,NA,'3yrs',NA,NA,'4yrs',NA), gender = c('F',NA,'M',NA,NA,'F','F',NA,'F') ) 我希望将(替换)na值归为先前的值 并由userId分组 如果用户ID的第一行具有NA,则用该用户ID组的下一组值替换. 我正在尝试使用dplyr和Zoo套件,类似的东西...但是它不起作用 cleanedFUG % group_by(UserID) %>% mut
2 2023-12-26
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删除观测值不足的日期
i有一个XTS对象,涵盖了169天的高频5分钟常规观察,但是在某些天中,缺少观察值,即少于288个数据点.我该如何删除这些,以便只有几天的数据点? 查找数据中的天数 ddx = endpoints(dxts, on="days"); days = format(index(dxts)[ddx], "%Y-%m-%d"); for (day in days) { x = dxts[day]; cat('', day, "has", length(x), "records...\n"); } 我尝试了 RTAQ::exchangeHoursOnly(dxts, daybegin = "00:00:00", dayend = "23:55:00") 但这仍然返回完整的集 谢谢 解决方案 用天分开.计算每天的行数,只保留超过288行的行数. dxts
0 2023-12-24
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Oracle SQL,用最近的非缺失值填充缺失值
我有一个数据集,其中我想用最接近的非错失值填充缺失值.我在答案中找到了两个优雅的解决方案一个问题,但我不明白他们为什么不为我工作. 表: create table Tab1(data date, V1 number); insert into Tab1 values (date '2000-01-01', 1); insert into Tab1 values (date '2000-02-01', 1); insert into Tab1 values (date '2000-03-01', 1); insert into Tab1 values (date '2000-04-01', 1); insert into Tab1 values (date '2000-05-01', NULL); insert into Tab1 values (date '2000-06-01', NULL); insert into Tab1 values (date '2000-03-0
96 2023-12-05
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在Python/Pandas中读取有空格分隔的文件,并有缺失的值
我正在尝试使用panda中的read_csv读取python中的空间划界文件. 它通过指定定界符=""来起作用.当列中存在某些丢失值时,就会出现问题,因为它通过将其视为定界符来忽略缺失值. 有没有办法解决此问题? 1600 1141.0000 020006 600 1141.0000 69.0000 OAUC 0.0000 1 1070.5000 020032 1 1070.5000 400.0000 0.0000 您可以看到列中有一个带有值 oauc 的值. 列之间的间距不均匀,这使它变得更加困难.另外,这些列是固定的,因此可以发现一些值丢失了,但是发现缺少哪些值. 解决方案 我同意贾斯汀的观点,即首先清理它是确保正确的方法.如果您可以浏览结果以验证质量控制,那么在这种情况下,该黑客可能会完成工作. pd.read_csv(header=No
6 2023-12-03
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用平均值替换缺失值(Weka)
在WEKA中,有一个称为"替换值"的过滤器,可以使用每个属性的均值替换数据集中的所有缺失值.我想使用属于某个类别的值的平均值来代替某个属性的缺失值.例如,在二进制数据集中,我认为使用仅使用属于正面类的记录计算出的平均值的记录中属性属性的缺失值更为正确.那么如何实现它呢?我们如何仅替换属于某个类的记录的值? 解决方案 如果要通过从该特定A类的培训实例中计算出的平均值来替换A类的缺失值,那么您将"偏见"数据集.为了避免偏见(最终会过度拟合您的训练型模型),明智的做法是使用默认的"替换丢失值"函数 - 即考虑所有培训实例的均值和模式,而不是仅仅是该特定类别.
12 2023-12-03
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报告数据库中缺失的数据
我在Excel中具有动态的长(> 1000)组件及其各自的资产类型.示例: Component Asset Type 0738.D100.L00.55 9211.D108.D07.01_02.02 0738.D100.L00.71 0738.D100.L00.55_04.04 0738.D100.M02.55 0738.D100.M00.60_03.03 0990.OH05.A00.09 0738.D100.M00.60_03.03 SQL数据库中可能不存在其中一些组合.我想要一个输出这些组合的查询. 组件及其各自的资产类型可以如下要求 Select C.Code, AT.Code From astComponents C Join astAssetTypes AT ON AT.Id = C.AssetTypeId i创建了一种使用临时表
10 2023-10-27
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SQL Server 插补缺失的行
我有下表记录每天值的值.问题是有时候缺少天数.我想编写一个SQL查询,该查询将: 退回失踪日 使用线性插值计算缺失值 因此,从以下源表: Date Value -------------------- 2010/01/10 10 2010/01/11 15 2010/01/13 25 2010/01/16 40 我想返回: Date Value -------------------- 2010/01/10 10 2010/01/11 15 2010/01/12 20 2010/01/13 25 2010/01/14 30 2010/01/15 35 2010/01/16 40 任何帮助将不胜感激. 解决方案 declare @MaxDate date declare @MinDate date se
4 2023-10-27
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为sklearn管道实现自定义单次编码功能
与我正在尝试创建一个自定义函数,该函数在一个热编码分类变量时处理NAS.该设置应适用于使用sklearn pipeline. 进行火车/测试拆分和建模 我问题的简单可重复的例子: #Packages import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import KNNImputer from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.impute import Simple
6 2023-10-25
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利用前一天的数据完成时间序列中的缺失值--使用R
我有一个数据框 表中的日期范围是01.01.2019-01.01.2021. 一些时间序列仅与一部分日期有关,并且在周末和假期中缺少值. 我如何仅使用前一天值完成每个列的丢失值(如果特定列中的时间序列是从01.03.2019到01.09.2019,我只想完成此日期范围内的丢失值)? 我尝试使用填充功能: data % fill(colnames(data)) ,但它也完成了特定时间序列结束后丢失的数据. 例如,df是: # Date time_series_1 time_series_2 1 01-01-2019 NA 10 2 02-01-2019 5 NA 3 03-01-2019 10
0 2023-10-22
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时间序列数据 缺少时间值和数据值
我在此处有以下时间序列数据集示例: ymd rf 19820103 3 19820104 9 19820118 4 19820119 2 19820122 0 19820218 5 现在,数据集应该以每天的时间序列方式组织.更具体地说,YMD应该从19820101到19820230不断范围.但是,从上面的示例中可以看到,数据集不是连续的,并且不包含诸如" 198201011"和" 1982010202"等几天.对于这些日期,在数据集不可用的地方,我希望能够包括丢失的天数并输入RF的" 0"值. 制作脚本自动化此问题的最佳方法是什么?从1979年到2016年,我必须这样做. 解决方案 让我们假设您的数据位于名为" mydata"的数据框架中.然后,您可以执行以下操作: #Create full ymd with all the needed dates ymd.full
10 2023-10-22
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如何有效地推断多个变量的缺失数据
我有面板数据,并且在某些年份之前缺少观察结果.变量的年份各不相同.在多个列中推断丢失的数据点的有效方法是什么?我正在考虑从线性趋势中推断出一些简单的东西,但是我希望找到一种将预测应用于多列的有效方法.以下是一个示例数据集,缺失与我要处理的内容相似.在此示例中,我希望使用每列中观察到的数据点计算出的线性趋势中的"国家GDP"和"国家预期寿命"变量中的NA值. . ###Simulate National GDP values set.seed(42) nat_gdp
0 2023-10-21
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