reindex

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是否有任何等效的pandas.DataFrame.reset_index對列進行操作，並且能夠處理重複列名的情況？很明顯，我可以簡單地給列分配新的值，我想知道是否有像df.reset_index這樣的方法來做到這一點。採樣輸入 pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns = ['A', 'A', 'B']) A A B 0 0.5 0.3

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如何真正在elasticsearch

重新索引數據我已經加入新的映射（主要是現有油田的not_analyzed版本），我現在必須弄清楚如何重新索引的現有數據。我試圖按照彈性搜索網站上的指南，但這太混亂了。我也試過使用插件（elasticsearch-reindex，allegro/elasticsearch-reindex-tool）。我看過ElasticSearch - Reindexing your data with zero

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將magento verison從1.5升級到1.9.2.3重新索引和緩存不起作用

最後一天，我將磁場從1.5升級到1.9.2.3。但在此之後，重新索引和flush magento緩存不起作用。重新編制索引時拋出錯誤'無法初始化索引器進程。'並嘗試刷新magento緩存註銷操作正在工作。我已經截斷了catalog_product_index_price表並執行修復查詢我的數據庫。但沒用。請爲我提出解決這兩個問題的方案。在此先感謝。

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用pandas.date_range和pandas.reindex填充時間序列數據中的缺失點python

我想用熊貓填補ascii文件中時間序列數據中的缺失點。我認爲其他的東西都沒問題，但是第一行是儘管有原始數據，但仍然充滿了楠。我的數據樣本是： "2011-08-26 00:00:00",1155179,3.232,23.7,3.281,0.386,25.27,111.5665,28.92,29.83,19.13,0,111.5,13.02,29.77,345.7 "2011-08-26 00:

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有更簡單的方法來改變熊貓數據框的索引值嗎？

我正在採取一個數據框，將其分成兩個數據框，然後我需要更改索引值，以便沒有數字大於總行數。下面的代碼： dataset = pd.read_csv("dataset.csv",usecols['row_id','x','y','time'],index_col=0) splitvalue = math.floor((0.9)*786239) train = dataset[dataset.ti

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填寫datetimeindex差距由NaN

我有兩個datetimeindexed數據框。其中一個缺少一些日期時間（df1），而另一個完成時（本系列中沒有任何缺口的常規時間戳），並且滿足NaN的（df2）。我試圖從DF1值匹配的df2指數，與NaN的地方這樣的datetimeindex不存在df1填充。實施例： In [51]: df1 Out [51]: value 2015-01-01 14:00:00 2

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Magento - 我應該在夜間做大規模更新約5K或在一天中分開多次

我正在使用magento EE 1.14.2.1.I在數據庫中有大約50k個產品。我只是想要一些關於更新產品的有用建議。正如我在標題中提到的，在日常生活中，我有大約5k產品需要更新庫存和價格。所以，我應該在午夜時間進行一次性重新索引它們，或者打開企業刷新索引cron並更新產品在一天中的許多次（每次約100個產品）。我一致認同的最重要的事情是網站性能和避免MySQL僵局。

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如何在現有索引上設置elasticsearch路由？

我有一個使用elasticsearch默認路由的索引。現在我想建立自己的路由，我該如何實現？的例子在official doc是： $ curl -XPUT 'http://localhost:9200/store/order/_mapping' -d ' { "order":{ "_routing":{ "required":true, "path

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使用`reindex`時顯示空行

我在使用reindex()來計算DataFrame中的各種組合時遇到了一些困難。下面的代碼重現我的問題： a = [ ['Brand A' if i==0 else 'Brand B' for i in np.random.randint(0,2,size=(100,))], ['Type 1' if i==0 else 'Type 2' for i in np.random

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Elasticsearch - 重新索引到相同的索引名稱

我有幾個舊的索引，我想改變映射。現在我需要將舊的映射轉換爲新的映射。我一直在閱讀上的計算器一樣 This one This one and this one 但我不認爲他們是確切的回答我的問題。其中許多使用不同的索引名稱，所以操作更容易，但由於設置原因，我們使用更粗糙的方式來捲曲數據，這需要確切的索引名稱。現在我的問題是：什麼是重新索引的舊索引（或多個索引），以新的前的好方法。我目前的地址