我正在尝试编写一个python脚本,它将从一个输入文件夹中获取多个不同的csv文件,然后创建一个数据文件列表,并将它们显示为power bi中的power bi表。下面的脚本没有将任何表加载到power bi中:
import os
import pandas as pd
path = r'C:\Users\admin\Downloads\Data analysis case study'
csv_files = [os.path.join(path+"\\", file) for file in os.listdir(path) if file.endswi
当尝试加载一个大的csv文件(150MB)时,我得到错误“内核死了,正在重新启动”。那么我使用的代码如下所示:
import pandas as pd
from pprint import pprint
from pathlib import Path
from datetime import date
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
basedaily = pd.read_csv('combined_csv.csv')
以前它是有效的,但我不知道为什么它不再工作了。我尝试使用engine="pyt
您好,我已经迭代了多个列,并且它起作用了。但所有CSV文件中的列名顺序如下:
Output: id title content tags
但是,我的代码按以下顺序输出列:
Output : content id tags title
如何将其恢复为所有csv文件的顺序
下面是我的代码:
import glob
import os
import pandas as pd
pd.set_option("display.max_rows", 999)
pd.set_option('max_colwidth',100)
import numpy as
我有两个数据文件a.csv和b.csv,它们可以从pastebin获得:
第一个文件a.csv有4列和一些注释:
# coating file for detector A/R
# column 1 is the angle of incidence (degrees)
# column 2 is the wavelength (microns)
# column 3 is the transmission probability
# column 4 is the reflection probability
14.2 531.0 0.0618 0.9382
14.2 5
我在dask中以不同的方式运行了相同的数据集。我发现一条路比另一条快10倍!我试着找出没有成功的原因。
1.完全是达斯克
import dask.dataframe as dd
from multiprocessing import cpu_count
#Count the number of cores
cores = cpu_count()
#read and part the dataframes by the number of cores
english = dd.read_csv('/home/alberto/Escritorio/pycharm/NLP/ignore_
我有两个Dataframes,如下所示:
DataFrame 1
ID VALUE DATE
1 google.com 12/28/2015
2 yahoo.com 12/28/2015
3 cnn.com 12/28/2015
4 facebook.com 12/28/2105
DataFrame 2
ID COMMENT
1 Bad Stuff
2 Good Stuff
3 Werid Stuff
4 Crazy Stuff
想要的结果就在这里
ID VALUE DATE COMME
我有一个文件夹,在文件夹中,假设有1000个.csv文件被存储。现在,我必须创建一个基于50个这些文件的数据框架,所以没有逐行加载,有任何快速方法可用吗?
我还想让file_name作为我的数据帧的名称?
我尝试了下面的方法,但它不起作用。
# List of file that I want to load out of 1000
path = "..."
file_names = ['a.csv', 'b.csv', 'c.csv', 'd.csv', 'e.csv']
for i in ra
我有一个用Python语言命名为correl的13行13列的2D矩阵(除第一列外都有标题)。这个correl矩阵是从一个DataFrame生成的,我希望用多个correl填充一个矩阵correlation。例如:
correlation=[]
correl=df.corr()
correlation=correlation.append(correl) #correlation is not a DataFrame
我之所以使用correlation=[],是因为我希望用多个相关表填充correlation。这就是我使用append的原因,因为这是一个循环。
现在,我希望将此相关矩阵导出为cs
我试图用熊猫为csv编写一个4表、3列和50行数据文件。我得到了下面的错误AttributeError: 'dict' object has no attribute 'to_csv'。我相信我写的语法是正确的,但是有谁能指出我的语法在尝试将dataframe写到csv时哪里不正确呢?
'dict' object has no attribute 'to_csv'
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel("filelocation.xlsx
我有一个关于合并两个csv文件的问题。我有两个文件,包含多列数据,包括唯一的id和另一个文件,它将文件1的id映射到文件2的id,所以我基本上有一个。
现在,我想要创建一个新的csv文件,根据我的join csv中的id映射来连接来自文件1和2的数据。
下面是我的数据的一个示例:
CSV1 1-客户
ID, Name, Lastname
1, Peter, Pan
2, Hank, Tank
CSV2 2-地址
ID, Street, State
5, Mainstr, US
7, H Blvd, DE
加入-CSV:
CID, AID
1, 5
2, 7
我想要的:
ID
我试着从3个城市获取数据。我如何读取所有3个城市的数据,而不是逐个读取下面的数据?我是否有重复的代码来读取下面的数据?如何从字典中读取数据以避免错误?非常感谢。
import csv
with open('C:\\Users\\jasch\\chicago.csv') as chicago_data:
csvReader = csv.reader(chicago_data)
import csv
with open('C:\\Users\\jasch\\new_york_city.csv') as new_york_data:
csvReade
我有一个目录,每个客户都有一个文件夹。在每个客户文件夹中都有一个名为surveys.csv的csv文件。我想打开每个客户文件夹,然后从csv中提取数据并进行连接。我还想创建一个包含该客户id的列,该id是文件夹的名称。
import os
rootdir = '../data/customer_data/'
for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
for file in files:
csvfiles = glob.glob(os.path.join(mycsvdir, 'surveys.csv
我有13个csv文件要合并。我想尝试熊猫和蟒蛇,但我正在挣扎。
有3种类型的文件关键字是a 1)具有列a b c d 2)具有列a b c d(其中a不包含任何来自1) 3)具有列a b c d e f g(其中a包含所有来自1和2的列)
我如何才能将所有这些合并到一个包含所有文件中所有信息的csv中?
我正在使用pandas对一组大约1000-2000个CSV文件进行outer合并。每个CSV文件具有在所有CSV文件之间共享的标识符列id,但是每个文件具有3-5列的唯一一组列。每个文件中大约有20,000个唯一的id行。我所要做的就是将这些列合并在一起,将所有新列合并在一起,并使用id列作为合并索引。
我使用一个简单的merge调用来实现:
merged_df = first_df # first csv file dataframe
for next_filename in filenames:
# load up the next df
# ...
merged_df
我是Python的新手,也不是什么程序员。我有40+文本文件,我想要组合在一起(在一个‘宽’csv,而不是‘高’csv。也就是说,我不想附加文件)并产生一个新的csv。
使用Pandas (合并)我可以实现我想要的,但我认为有一个更简单的方法。这里有七个文件:
将熊猫作为pd导入
a = pd.read_csv("c:/pyTest/B01001.txt")
b = pd.read_csv("c:/pyTest/B01002.txt")
c = pd.read_csv("c:/pyTest/B01003.txt")
d = pd.read_cs