我有一个csv文件,其中包含以下csv文件的一些数据示例 these file is crypted with "asdfg"
Name,Status,Time
abc,failed,7:30
these file is crypted with "asdfgghklm"
Name,Status,Time
def,running,12:30 输出- Name,Status,Time
abc,failed,7:30
def,running,12:30 我想使用python跳过整个csv文件中的一些行,有什么方法可以做到吗?谢谢你的帮助
我希望读取路径中的所有CSV文件,并在python代码中将每个文件分配给不同的变量名。
例如,
dshfd9438dks.csv
ansjewi38Ekd.csv
会变成:
df1 and df2
我现在的代码是:
for f in glob.iglob('*.csv'):
df = pd.read_csv(f, low_memory=False)
我将如何操作它以向df添加一个数字?
我对Python非常陌生,我刚刚得到了一小部分代码,可以将一些用户数据编译成一个文件。但是,由于我只是在学习,我不希望它只是运行,而是实际使用Python提供的功能。作为参考,这里是代码的一部分,我认为可以更快。
简而言之,我有一个文本文件中的用户名列表,以及CSV中每一天4个月内每个用户的使用数据。
逻辑是
loop over each CSV:
loop over each line in that CSV:
loop over the list of usernames:
if the username matches, appen
我使用以下命令将包含大量数组的Matlab文件作为dataset读取到Python中,并以变量名mat存储Matlab Dictionary:
mat = loadmat('Sample Matlab Extract.mat')
有没有办法使用Python的write to csv功能,将我读入Python的Matlab字典变量保存为逗号分隔的文件?
with open('mycsvfile.csv','wb') as f:
w = csv.writer(f)
w.writerows(mat.items())
f.close()
我用Python3.6.4编写了以下代码,以读取目录中的.csv文件"Data.csv“,并将内容复制到NamedTemporaryFile "temp_file”
file_path= "Data.csv"
temp_file=NamedTemporaryFile(delete=False)
with open(file_path,"rb") as csvfile,temp_file:
fieldnames=["id","Title","Desc","Comments"]
我有一个很大的CSV文件,从中读取一些数据并将这些数据添加到字典中。我的CSV文件大约有360000行,而我的字典只有5700行。我知道我的CSV有很多重复的,但我希望有大约50000个独特的行。我知道Python字典没有大小限制。我的代码读取文件中的所有360000项,将其写入另一个文件并终止。所有这些处理都在大约2秒内完成,没有任何例外。我如何确定我处理的CSV中的所有项实际上都被添加到了字典中?
我使用的代码如下:
with open("read.csv", 'rb') as input1:
with open("write.csv"
我试图在csv文件中获取所有ec2实例的详细信息,在另一篇文章"“之后,但是实例有属性错误。所以我尝试这样做:
import boto3
import datetime
import csv
ec2 = boto3.resource('ec2')
for i in ec2.instances.all():
Id = i.id
State = i.state['Name']
Launched = i.launch_time
Instance
使用python,我从以下几个方面开始:
import csv
openingStatement = {1: "this is the BEST generic opening!", 2: "this is a GOOD generic opening",
3: "this is an OKAY generic opening",
4: "this is NOT GOOD, something is going on to deserve this open