我有一个非常大的csv文件,所以我无法将它们全部读取到内存中。我只想读取和处理其中的几行。所以我在Pandas中寻找一个函数,它可以处理这个任务,基本的python可以很好地处理这个任务:
with open('abc.csv') as f:
line = f.readline()
# pass until it reaches a particular line number....
但是,如果我在pandas中这样做,我总是读第一行:
datainput1 = pd.read_csv('matrix.txt',sep=',',
I正在编写一个词法分析器,它将从外部txt文件代码(文本)中识别标识符、运算符、整数和数据类型,但它并不是通过令牌来识别它,而是识别它们,而是将每一行识别为标识符。
[Image is output of python lexical analyzer code][1]
**Python code for a small lexical analyzer**
import re
tokens = []
sample_code = open("file.t
我无法从python文件中读取数据。下面是我得到的示例代码和错误。
abc.txt has the value 2015-05-07
f = open("/opt/test/abc.txt","r")
f.read()
last_Exe_date = f.read()
f.close()
在读取文件(anc.txt)时,我得到的错误是: TypeError:参数1必须是字符串或只读字符缓冲区,而不是文件。我无法从文件( last_Exe_date,abc.txt)中读取该值。如果我的密码弄错了,你能纠正我吗?
python转换一个长数字txt文件,例如前1600万个Pi数字,并将其保存到列表中 import pandas as pd
file='/home/pp/Pictures/pi.txt'
read_file=pd.read_csv(file)
for row in read_file:
print(','.join(row))
我正在尝试通过pd.read_csv将GCS bucket中的.txt文件加载到pandas df中。当我在本地机器上运行这段代码(从本地目录获取.txt文件)时,它工作得很好。然而,当我尝试在云函数中运行代码,访问相同的.txt文件,但从GCS存储桶中访问时,我得到一个'TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object‘
唯一不同的是,我通过GCS bucket访问.txt文件,所以它是一个bucket对象(Blob),而不是一个普通文件。在执行pd.read_csv之前,我需要先将blob下载为字符串还是类似
我分析大量的金融数据集,这些数据集经常因为损坏的数据字段而给我带来麻烦。幸运的是,在不久的将来,我有机会改变数据传递给我的方式。数据将以双分号分隔的txt文件的形式提供,其中的字段用双引号引起来,即"A";;"B";;"C“
但是,在使用pandas的read_csv将此文件转换为pandas df时,pandas似乎无法识别双引号,只能识别双分号分隔符。因为输出看起来像:"A“"B”"C",而不是A B C
我尝试将quotechar='"‘作为参数和quoting=csv.QUOTE_ALL传递,但这不
我正在将下面的数据框导出为Python中的csv文件。csv文件中的前导0将被删除。 Name ID
0 Bob 0245
1 Tina 2G5B 在我的pandas df中,Name和id值都是字符串。 在pd.read_csv中指定dtype = 'str'保存熊猫df后,在Python中使用前导0重新打开该df时,我没有任何问题。 但是,我想使用read.csv命令在R中打开它,前导0将消失。 如果有一种方法可以在Python中保存csv,并且在csv文件中显示前导0。这个问题是可以解决的。
我有个问题。下面是我的代码: import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
test = pd.read_excel("C:\\Users\\John\\Desktop\\Python_work\\stock\\zen\\OutputFiles\\Test_file.csv", header=0)
print(test) 我的问题是代码根本看不到文件"Test_file.csv“...我还尝试将该文件放在与代码本身相同的目录中。它仍然看不到该文件。我使用了一个.txt文件来查看代码是否可以看到任何文件,并且代码
我在python pandas中导入了一个很大的txt文件。现在,我想将csv文件导出到多个excel中,因为数据太大,无法放入单个excel表中。 我使用以下命令: import pandas as pd
df = pd.read_csv('basel.txt',delimiter='|')
df.to_excel('basel.txt') 不幸的是,我得到了以下错误: ****ValueError: This sheet is too large! Your sheet size is: 1158008, 18 Max sheet size
Python大熊猫read_csv在像这样单独编写时提供了正确的输出:
import pandas as pd
def bgp_neighbor_status():
data = pd.read_csv('E:\\Python-Scripts\\bgp-result.txt', delim_whitespace=True, header=None)
for index, row in data.iterrows():
if row[9] == 'Down' or row[9] == 'Idle' or row[9]
我有一个名为tropical.txt的文本文件,它有多个列表,每个列表由一个新行分隔。注意逗号是由空格包围的。
space here and space here
| |
['papaya' , 'mangosteen' , 'banana']
[]
['coconut' , 'mango']
['mangosteen' , 'papaya']
我尝试了以下代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv('tropical
我有一个很大的txt文件(52.375 kb,ln 86213,col420)。 name | code | school
--------|-------|--------
steven | 1234 | harvard
Michael | 98765 | MIT 我想读取它,并将其作为pandas中的数据帧。 Df = statement_read(myfile.Txt) 我不想手动将txt转换为csv。我想用python阅读myfile.txt,这样我就可以用pandas来处理它了。