M
вопрос как оно работает, когда есть пачка файлов, описывающих разные отчёты, и нужно ходить между ними
Size: a a a
2021 August 25
s
Там есть возможность создания вкладок
s
Или в комбобокс список отчетов загнать и переключать
s
в последней версии такую красоту подвезли
s
для дэшбордов самое оно
2021 August 26
S
Переслано от Somebody
Народ, если в классе не наследоваться от пайторчевского Dataset, как остановить
for x in dataset: ...
Если dataset = MyDataset()
и MyDataset - этл мой класс, в котором я реализовал \__getitem\__ и \__len\__
for x in dataset: ...
Если dataset = MyDataset()
и MyDataset - этл мой класс, в котором я реализовал \__getitem\__ и \__len\__
H
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support Use pip or conda to install xlrd.
ребята помогите читаю excel file но дает ошибку а пакет xlrd и openpyxl установлен
что мне делать?
в локалном все работает но в kaggle не открывает
engine='openpyxl' тоже не помог но пакет установлен
ребята помогите читаю excel file но дает ошибку а пакет xlrd и openpyxl установлен
что мне делать?
в локалном все работает но в kaggle не открывает
engine='openpyxl' тоже не помог но пакет установлен
М
Так тогда в shiny/rmarkdown прямая дорога, не?)
М
Спасибо, посмотрю)
М
Если смотреть аналоги rmarkdown, то на пайтоне есть еще myst markdown
М
С dt.fread есть какой-то баг:частенько на больших файлах выдает ошибку, что его не существует по указанному пути. В этот раз такая же
H
Переслано от HK416 140316
1) !pip install openpyxl
2) df=pd.read_excel(r'c/c/c/', index_col=0, engine='openpyxl')
2) df=pd.read_excel(r'c/c/c/', index_col=0, engine='openpyxl')
H
Переслано от HK416 140316
на сколько если даже установлен пакет надо и еше в виртуальной среде еше раз надо установит
H
нашел , и делюсь с вами
Р
2021 August 27
DS
Всем привет!
В сентябре в рамках серии вебинаров “The A-Z of Data” от команды Data Phoenix приглашаю всех на следующие вебинары:
- 8 сентября - Deploying deep learning models with Kubernetes and Kubeflow - https://dataphoenix.info/webinar-deploying-deep-learning-models-with-kubernetes-and-kubeflow/
- 16 сентября - Re-usable pipelines for ML projects with DVC - https://dataphoenix.info/webinar-re-usable-pipelines-for-ml-projects/
- 22 сентября - From research to the product with Hydrosphere - https://dataphoenix.info/webinar-the-a-z-of-data-from-research-to-product-with-hydrosphere/
Буду рад видеть всех на наших трансляциях, присоединяйтесь 😉
В сентябре в рамках серии вебинаров “The A-Z of Data” от команды Data Phoenix приглашаю всех на следующие вебинары:
- 8 сентября - Deploying deep learning models with Kubernetes and Kubeflow - https://dataphoenix.info/webinar-deploying-deep-learning-models-with-kubernetes-and-kubeflow/
- 16 сентября - Re-usable pipelines for ML projects with DVC - https://dataphoenix.info/webinar-re-usable-pipelines-for-ml-projects/
- 22 сентября - From research to the product with Hydrosphere - https://dataphoenix.info/webinar-the-a-z-of-data-from-research-to-product-with-hydrosphere/
Буду рад видеть всех на наших трансляциях, присоединяйтесь 😉
T
Хай. А ни у кого нет статьи о том как сделать кастомный Estimator для SageMaker и как вообще происходит запуск контейнеров и передачу туда данных?
h
T
ух, хадуп-то тут при чем