使用Excel和Pandas进行浏览时，.csv中的不同样本数量
在使用Excel和Pandas进行浏览时，.csv中的不同样本数量是指在一个.csv文件中，不同样本的数量或者说行数。
概念： 不同样本数量是指.csv文件中不同样本的数量或行数。
分类： 不同样本数量可以分为以下几类：
- 少量样本：文件中包含较少的样本，通常不超过几十行。
- 中等样本：文件中包含中等数量的样本，通常在几十行到几千行之间。
- 大量样本：文件中包含大量的样本，通常超过几千行。
优势： 不同样本数量的优势取决于具体的使用场景和需求：
- 少量样本：适用于快速查看和分析少量数据，操作简单，加载速度快。
- 中等样本：适用于中等规模的数据分析和处理，可以进行更复杂的计算和操作。
- 大量样本：适用于大规模数据分析和处理，可以进行复杂的统计分析、机器学习等操作。
应用场景： 不同样本数量的应用场景包括但不限于：
- 少量样本：个人数据分析、小规模实验数据处理、快速查看数据等。
- 中等样本：科研数据分析、业务数据处理、中等规模实验数据处理等。
- 大量样本：大规模数据分析、机器学习训练、大规模实验数据处理等。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行决策。
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我有一个应用程序，允许用户更新excel(.xlsx)或csv (.csv)文件。我使用pandas.read_excel和pandas.read_csv来读取文件。这对数值非常有用。但是，当一个列有80%,时，它被解析为0.8。在读取csv或excel文件时，有没有忽略百分比的方法？因此，80%的单元格在dataframe中被解析为80。
我已经考虑过检查数据中的所有值是否小于1，但是它会引入一个错误，因为如果用户在excel文件中输入零(这是可能的)，它将被解释为百分比，这将使它乘以100。
浏览 0提问于2018-08-25得票数 1
我有一个脚本，从excel文件中提取样本，并将该样本输出为csv。如何循环遍历包含多个excel文件的文件夹，以避免每次运行脚本时都要更改文件的任务？我相信我可以使用glob，但这似乎只是将所有的excel文件合并在一起。
import pandas as pd
import glob
root_dir = r"C:\Users\bryanmccormack\Desktop\Test_Folder\*.xlsx"
excel_files = glob.glob(root_dir, recursive=True)
for xls in excel_files:
df_
浏览 0提问于2020-04-02得票数 0
刚接触Python和pandas。我喜欢熊猫，因为就我目前的需求而言，它很容易读写到excel表格中。
然而，我喜欢尝试阅读，就像下面的代码一样，我使用的是“普通”文件。
filename = "./_csv/Orders.xlsx"
_sheetname = "Orders"
try:
with open(filename, 'r') as f:
content = f.read()
if not content:
print("no data in file " + fileName)
#do c
浏览 2提问于2021-03-06得票数 0
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上下文中的标记化是什么意思。我一直收到这个错误，并且我无法训练我的模型。有人能检查一下我的样本数据集和代码，看看我哪里出了问题吗？作为参考，回溯如下：
(keras_tf) G:\Python\integer_sequencing>python MyTest.py
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "MyTest.py", line 20, in <module>
trainset= pd.read_csv('G:/Python/integer
浏览 3提问于2017-11-27得票数 0
我已经写了一个代码，这是工作正常的csv文件，但如果我改变文件类型从csv到excel它会给我一个错误。
我有，如果我写的data = pd.read_csv(filename)，上面的行是不工作的excel，它的工作正常。我希望我的输入数据是excel格式，而不是csv格式。
import tkinter as tk
import pandas as pd
from tkinter.filedialog import askopenfilename
import xlrd
def latlong_func(filename):
# filename instead of r'
浏览 1提问于2019-08-05得票数 0
在python中，我们可以使用csv module或pandas.read_csv函数来处理csv文件。对于Excel文件，我们可以使用xlrd module或pandas.read_excel函数。
我经常使用熊猫，我觉得read_csv和read_excel功能对我来说是有用的。有人能解释一下这些方法的优缺点吗？
浏览 4提问于2017-06-01得票数 3
1回答
新来的潘达斯。我最初编写这段代码是为了读取.csv，现在我编写代码是为了读取.xlsx文件。不管怎么说，我以前用 if 函数来读取是否有效的== 'YES‘部分。按照其余的代码。
现在我正在使用Pandas，我一直在测试groupby来实现我的计数，但还没有完全弄清楚。
在这个示例中，如果有效部分== 'Yes‘和Appl Req == 'Yes’给我计数。
如有任何建议，我们将不胜感激。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('IMPORT.xlsx')
app_req = df.groupby(['
浏览 3提问于2017-07-07得票数 1
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1回答
我正在尝试将一个Excel文件读取到pandas中，但我得到了消息format and extension of the file don't match。
当我尝试使用read_excel时，我会收到一条错误消息，因此我正在使用read_csv。
这就是问题所在；我的“Excel like”文件在一些行上有空单元格，它创建了一个奇怪的df，其中一些字段被移动：
我的代码如下：
2010 = pd.read_csv(r'{0}\\file.xls'.format(path_temp),sep =
r'\t*',encoding='iso-
浏览 1提问于2017-05-26得票数 0
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我需要将csv文件的内容导入到excel工作表中，该工作表已经创建，不会更改(而csv的内容可以被覆盖)。
目前，我正在使用精益器创建一个带有csv读取器的excel文件。
from pandas.io.excel import ExcelWriter
import pandas
csv_file = 'name.csv'
ew = ExcelWriter('name.xlsx',sheet_name='name')
pandas.read_csv(csv_file, decimal=',').to_excel(ew,
浏览 2提问于2019-08-27得票数 0
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我正在尝试对我的问题进行非常具体的说明。我有一个包含一些200+列和1mil+行的数据帧。我正在读取或写入到excel文件，如果我记录正确，这需要超过45分钟。
df = pd.read_csv("data_file.csv", low_memory=False, header=0, delimiter = ',', na_values = ('', 'nan'))
df.to_excel('data_file.xlsx', header=0, index=False)
我的问题是，有没有什么办法可以让我们更快地读
浏览 0提问于2018-07-12得票数 1
我正在写一个小程序来连接来自多个csv文件的测量负载。转换成一个excel文件。我已经完成了几乎所有的程序编写和工作，我唯一努力做的就是让csv文件中的数据在数据帧将它们放入excel文件时自动转换为数字。我的代码如下所示：
from pandas import DataFrame, read_csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os
import csv
import glob
os.chdir(r"directoryname")
retval = os.getcwd()
pr
浏览 0提问于2020-08-17得票数 0
1回答
作为SEO管理人员，我使用这个python代码来查看H1标记在不同网页的桌面版和移动版上是否相同：
##Print the path of your current working directory
import os
print(os.getcwd())
#What you get here is where you should save your CSV crawls
##Import Panda Library
import pandas as pd
import numpy
##Load the crawls to Pandas
dfTextonly = pd.DataFram
浏览 2提问于2022-01-27得票数 0
1回答
我有一个这样的结构；用来创建一个pandas数据帧：
my_dict = { 'name' : ["joe", "jack", "jill", "joan", "jesse","jacob", "jonas"],
'age' : [20,27, 35, 55, 18, 21, 35],
'designation': ["VP", "CEO
浏览 6提问于2019-07-15得票数 0
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import pandas as pd
import glob
location = 'C:\\Users\\rober\\Desktop\\zgony2\\*.xlsx'
excel_files = glob.glob(location)
df1 = pd.DataFrame()
for excel_file in excel_files:
df2 = pd.read_excel(excel_file)
df1 = pd.concat([df2.iloc[1, 1], df1.iloc[1, 1]])
df1.to_excel("C:\\Use
浏览 4提问于2022-02-03得票数 0
我正在写我在Python上的第一个实验。我已经使用“精神病”创建了我的实验，一切都正常，但是我在将Python中的实验数据导入到Excel文件时遇到了问题。
一旦我完成实验，我的Excel文件就是空白的。我将分享我尝试将数据导入Excel的代码行。
谢谢你的帮助!
df = pandas.DataFrame(columns=['answer', 'correctness', 'RT'])
df.loc[csvcounter] = [user_response[0][0], correctness, user_response[0][1]] #[
浏览 1提问于2017-12-07得票数 0
1回答
我在pd DF中有一个Pandas数据帧中的坐标，其坐标类似于：3° 51' 9" E
但是，在导出到CSV之后，我得到了类似于3¬∞ 51' 9" E的
如何保留°符号？
我使用pandas.to_csv函数向我的csv写入，我尝试添加参数encoding = 'utf-8'，但它不起作用。
我该怎么做呢？
在TextEdit中，°正确显示。当切换到Excel时，它不会。
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
1回答
合并或连接数百个Excel文件
、、、、
我在一个目录中有638个Excel文件，每个文件的大小约为3000 KB。我想将它们连接在一起，希望只使用Python或命令行(没有其他编程软件或语言)。
本质上，这是一个涉及一些简单数据操作的更大过程的一部分，我希望只运行一个python文件(或双击批处理文件)就可以做到这一点。
我尝试过以下代码的变体-- Pandas、openpyxl和xlrd --它们的速度似乎差不多。转换到csv似乎需要VBA，我不想进入。
temp_list=[]
for filename in os.listdir(filepath):
temp = pd.read_excel(filepath + fi
浏览 2提问于2019-04-08得票数 1
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我是pandas的新手，所以如果我忽略了一些显而易见的事情，请原谅我，但我似乎在前面的问题中找不到答案。
我试图将一个表导入到Pandas中，该表有任意数量的空格作为分隔符。下面是数据的一个示例：
*PRODUCT : Backscatter Ratio - 1064.0 nm ^
Altitude 2010/03/23 17:01:00 2010/03/23 17:03:00 ...
1.50 1 1
浏览 6提问于2012-06-12得票数 1
1回答
我正在写一个大型excel文件，类似于下面的博客。
post是关于将对象类型列转换为类别类型的。这减少了数据文件的内存使用量。
我正在处理一个88 MB的excel文件。在遵循代码中提到的步骤之后，我能够将df的大小缩小到28 MB。问题是当我将它写入csv文件时，文件大小为193 MB，比原来的csv文件要多。
问题:是什么导致记忆错配，如何克服？提前谢谢。
import pandas as pd
df=pd.read_excel('games_log.csv')
df.info(memory_usage='deep')
def mem_usage(pa
浏览 0提问于2019-07-29得票数 0
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1回答
熊猫:写Excel不使用数据库
、、、、
我想把拼花文件转换成excel文件。然而，当我尝试这样做时，使用熊猫或openpyxl engine，它显示的是"Operation not supported“错误。但是，我可以在databricks中使用openpyxl引擎读取excel文件。
当阅读下面的代码时，正在工作：
xlfile = '/dbfs/mnt/raw/BOMFILE.xlsx'
tmp_csv = '/dbfs/mnt/trusted/BOMFILE.csv'
pdf = pd.DataFrame(pd.read_excel(xlfile, engine='openpy
浏览 6提问于2021-05-10得票数 5
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这里有一个与我将要问的问题非常相似的问题：
除了当我尝试使用这里发布的解决方案时，我被反驳
AttributeError：“”DataFrame“”对象没有属性“”read“”
我所要做的就是将这个excel表格转换成pandas格式，这样我就可以对表格中的一些主题进行数据分析了。我是超级新手，所以任何信息，建议，反馈或任何人都可以抛出我的方式，将非常感谢。
下面是我的代码：
import pandas
file = pandas.read_csv('FILENAME.csv', 'rb')
# reads specified file name from m
浏览 10提问于2016-07-15得票数 0
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.Value_counts()处理了我剩下的数据。分析我的数据而不泄露其他信息？或者，我是否可以使用另一个单词“计数器代码”来删除其余的数据列？
这是我的密码：
from pandas import DataFrame, read_csv
import pandas as pd
f1 = pd.read_csv('lastlogonuser.txt', sep='\t', encoding='latin1')
f2 = pd.read_csv('UserAccounts.csv', sep=',', encod
浏览 8提问于2016-06-08得票数 0
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我正在尝试从excel中读取地址信息，将其分解为街道名称、街道号码、方向、邮政编码，然后根据完成的分类将其重新写入另一个excel或csv。
Sample input
Address1
107 ALVISO DR
12418 SUNNYGLEN DR
2292 MAGNOLIA ST
2092 ATWATER AVE
1242 CARLSBAD PL
样本输出
ZipCode StreetNamePostDirectional StreetNamePreDirectional
777 E N
基于特定
浏览 0提问于2017-10-06得票数 0
1回答
我正在尝试使用python在excel中有流报价。记住，这是我第一次尝试学习python。我已经能够从Python中获取引用，然后从那里通过IexFinance获取数据到CSV，然后我会创建一个宏，每隔几秒钟在excel中刷新CSV。然而，csv似乎需要一段时间才能更新，而且它不像其他网站上的流媒体报价那样流畅。那么，首先，有没有一种更简单的方法通过python将流引用导入到excel中？有没有办法让我的报价每秒更新一次，或者是excel或python延缓了报价的更新速度？ amd.get_price()
import pandas
import pandas as pd
from iexf
浏览 20提问于2019-01-02得票数 0
我正在使用熊猫从s3读取一个excel文件，我将在其中一个专栏中做一些操作，并在相同的位置编写新版本。基本上，新版本将覆盖原来的版本。
使用csv文件，我可以使用下面的代码实现，但不确定excel(.xlsx)。有人能帮忙吗。
key = source_path + folder_name + "/" + file_name
s3 = boto3.client('s3')
obj = s3.get_object(Bucket=bucketname, Key=key)
csv_buf = StringIO()
df = pd.read_csv(obj['B
浏览 11提问于2022-04-20得票数 0
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输入文件包含具有标题的列:开始时间、结束时间、地址、供应商、主机名、端口、状态、服务、脚本、输出
import pandas as pd
def trim_scan(infile, outdir):
df = pd.read_csv(infile)
keep_cols = ["address", "port"]
new_df = df[keep_cols]
new_df.to_csv(outdir + '/' + 'nmap-ip-ports.csv', index=False)
trim_s
浏览 0提问于2015-07-28得票数 1
总的来说，我对熊猫和数据科学是个新手。我目前正在探索一个使用pandas的数据集。 我注意到用Excel打开它，它显示有130.808行，减去标题就是130.807行，但是如果我使用pandas df = pd.read_csv("data.csv", sep='|', header=0)打开相同的文件并调用.shape属性，它显示它只有130.802个样本。 如果我没有对数据集做任何修改，那么其他5个数据集在哪里消失了？ 我不确定这是否有什么不同，但我使用的是Anaconda发行版。 提前谢谢你！
浏览 14提问于2020-04-09得票数 0
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2回答
这些是我在excel和csv文件中的数据：
日期，时间，Product_Type 2015-01-02,02:29:45 PM，卡片
我已经尝试过下面的代码，它可以很好地处理excel文件，但不能处理CSV文件。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')
print(df.head())
我读取csv文件的代码与上面的代码几乎相同，但我得到了一个错误。请帮帮忙。
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
df
浏览 23提问于2016-08-01得票数 1
如何将熊猫的数据作为excel表的样式(交替行颜色)？
样本样式：
样本数据：
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset("tips")
浏览 11提问于2022-03-28得票数 2
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我想用dygraph绘制地震数据。
文件数据每秒50个样本，持续4小时(720.000个样本)，csv文件大(8兆字节)。是否可以将csv数据压缩为压缩格式(服务器端)，并使用dygraph进行解压缩？
浏览 4提问于2014-10-15得票数 0
对于我的硕士论文，我需要计算x个股票在给定事件日期的预期回报。我已经编写了下面的代码，它完成了我想要做的事情(将Fama & event因子与事件日期的样本进行匹配)。但是，当我尝试将其导出到excel时，似乎无法获得正确的输出。也就是说，它不包含列标题，如日期、法玛和法国因素的名称以及相应的行。
有谁有解决这个问题的办法吗？任何改进都会被欣然接受。下面是我的代码：
import pandas as pd
# Data import
ff_five = pd.read_excel('C:/Users/MBV/Desktop/cmon.xlsx',
infer_dat
浏览 3提问于2017-04-17得票数 0
如果我将csv文件读入熊猫的dataframe中，然后使用groupby (pd.groupby(column1，.))，为什么不能在新的分组对象上调用to_excel属性。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some file.csv")
data2 = data.groupby(['column1', 'column2'])
data2.to_excel("some file.xlsx") #spits out an error about series lacking the a
浏览 5提问于2015-12-29得票数 2
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1回答
因此，我对Python2.7和Pandas中的ExcelWriter (我相信是由OpenPyXl提供的)有一个问题。
基本上，在Linux或Mac系统上，我的代码没有问题，但在Windows上，我尝试了多种选择。在将数据加载到数组中(使用'utf-8‘编码)并执行各种计算之后，数据会很好地写入CSV，但不会与ExcelWriter一起工作。
下面是一个测试示例，它说明了我的问题。首先，我制作了dataframe (已加载，但我已经验证了我的实际代码在打印步骤之前有正确编码的数据)。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=range(2
浏览 0提问于2015-02-24得票数 0
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7回答
通过以下方式：
# -*- coding: utf-8 -*-
在我的.ipynb顶部，木星现在正正确地显示重音字符。
当我导出到csv (使用.to_csv())时，包含重音字符的pandas数据帧：
..。在Excel中打开csv时，字符不能正确呈现。
无论我是否设置encoding='utf-8'，情况都是这样的。熊猫/巨蟒是否在尽其所能，这是一个Excel问题？或者在出口到csv之前能做些什么吗？
Python: 2.7.10
熊猫: 0.17.1
Excel: Excel for Mac 2011
浏览 7提问于2016-03-30得票数 8
如何导出excel文件的结果？我尝试了下面的脚本，但它没有给我适当的输出。如果在预测的列和测试数据集合中存在的类中不存在依赖的标签，则没有在输出中显示它。
还有其他方法来达到这个目的吗。我想以excel格式显示模型结果。
import pandas as pd
expected = y_test
y_actu = pd.Series(expected, name='Actual')
y_pred = pd.Series(predicted, name='Predicted')
df_confusion = pd.crosstab(y_actu, y_pred,y
浏览 2提问于2016-08-18得票数 6
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
浏览 110提问于2020-01-29得票数 1
当我试图运行这段代码时：
import pandas as pd
import glob
files = [pd.read_excel(p, skipfooter=1) for p in glob.glob("path/*.xlsx")]
df = files[0].append([files[i] for i in range(1,len(files))])
df.loc[(df[df.columns[6]] == 2002040041),'New Column'] = df[df.columns[2]]
我得到以下错误：
ValueError
浏览 0提问于2019-03-14得票数 1
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1回答
问题:当我运行我的代码时，只显示一个状态(子组)。数据集非常简单，创建日期、状态和计数。我只能认为我的数据集在这一点上可能出了问题。为什么它只显示我所拥有的三种状态中的一种，或者它可能在托管文件中工作得更好？它似乎只是遍历列表，直到结束时才保持每个数据点的圆滑。另一个代码块在github上运行良好。
我的数据集样本：
Status,Create Date,Count
None,17-Apr-12,8
None,30-Apr-12,9
None,23-Aug-12,10
None,3-Oct-12,11
None,9-Jan-13,12
None,29-Jan-13,13
QBOS,31-Jan
浏览 2提问于2020-07-17得票数 2
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我有以下问题，我还没有找到解决办法。我使用Python2.7，我喜欢将Pandas系列导出到一个带有umlauts的excel文件中(“”，"ü"，"ü")
例如Python2.7：
#Python 2.7###############
# -*- coding: iso-8859-15 -*-
import pandas as pd
import csv
city = ['München', 'Nürnberg', 'Würzburg']
result = pd.Series(city)
result.to_
浏览 6提问于2017-01-31得票数 2
2回答
我希望将存储在我的文件夹中的多个.xls文件转换为.csv格式。到目前为止，我得到的是：
import glob
import os
import csv
import pandas as pd
path = r'C:\Users\XXX\Desktop\Test'
full_path = os.path.join(path, '*.xls')
for filename in glob.glob(full_path):
name_xls = os.path.basename(filename)
name_csv =
浏览 2提问于2018-07-27得票数 1
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我已将雪花SQL查询列表存储在excel中。附加了样例格式，但原始excel有超过50行。
我编写了一个python代码来读取和执行这些查询，但是输出与我所期望的不一样。这里的目的是读取excel并从' query‘列执行查询，并将查询结果保存在CSV中，文件名位于excel的“场景”列中。
我编写的python代码在输出路径中执行并创建不同的文件，但是所有CSV文件都有上一次查询的结果，即customer_count.csv文件也有相同的customer_attribute.csv数据。
如果我的excel有50个不同的场景，它会创建50个不同的CSV文件，但是所有这些文件中的
浏览 5提问于2022-02-10得票数 1
我把Pandas Dataframe保存到csv文件中。如果在Azure AutoML中导入它，则如下所示：
如果我用Excel打开它，它看起来很好：
我使用以下行导出数据文件：
df.to_csv(r'*static_path*/output/measurements.csv')
尝试的解决办法：
在Excel中打开并重新保存为csv
在Excel中打开并重新保存为tsv
在AzureML中切换编码选项
创建csv并使用Microsoft Docs 的指南将其上载到blob存储中。
浏览 3提问于2020-12-03得票数 0
新手做csv和excel文件的SSIS导入。在我遇到一个有多个标题行的excel文件之前，一切都很顺利。标题之间的行数是不同的。我只需要根据第一列中的值导入其中两行之间的行，也就是说，我只需要读取角色和工作项之间的数据，我甚至不知道从哪里开始。以下是数据的一个小样本。
Work Items
1
2
Primary Data View
5
6
7
8
Priority
11
12
13
Role
15
23
22
12
Work Item
12
45
Actor Items
55
22
33
52
浏览 14提问于2020-05-06得票数 0
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2回答
我可以分组大数据集，并制作多个CSV，excel文件与Pandas数据框架。但是，如何对700 K记录进行同样的处理，将记录分组到230组中，并使230 CSV文件具有国别性。
使用熊猫
grouped = df.groupby("country_code")
# run this to generate separate Excel files
for country_code, group in grouped:
group.to_excel(excel_writer=f"{country_code}.xlsx", sheet_name=count
浏览 1提问于2020-07-29得票数 1
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1回答
我试图在Neo4j中的两个列()之间启动一个关系。我的数据集是一个CSV文件，两列引用共同作者，我想用它构建一个网络。我已经加载了数据，返回并匹配它们。
加载
load csv from 'file:///conet1.csv' as rec
返回数据
create (:Guys {source: rec[0], target: rec[1]})
现在我需要通过在源列和目标列之间建立关系来构建数据的协作网络。你对此有什么建议？
我能够在python中NetworkX图libray中提到的列之间建立如下关系：
import pandas as pd
import networkx
浏览 1提问于2019-10-16得票数 0
我尝试对文件中的Unicode字符进行编码，并将其传递到pandas数据帧中。但是，我在Jupyter notebook中使用df.column.value_counts()获得的唯一行数与同一文件的excel行数不匹配(在删除重复值之后)。
我如何解决这个问题？
我加载了一个文本文件(以制表符分隔)，并使用encoding = 'ISO-8859-1‘将其转换为pandas数据帧。创建数据帧时，其中一列的唯一行数为66370。
当我在原始csv文件上的所需列上应用‘删除重复项’时(我正在使用MS Excel读取导出文件)，唯一值的数量= 66368。
这两个文件- Jupyter N
浏览 13提问于2019-01-21得票数 0
3回答
我的公司给我布置了一个基本的编程问题(我是Python的新手)。
如果我在excel文件中有一个具有以下布局的数组：
Panel Value
Left 70
Right 50
Top 30
由于代码生成的csv文件按字母顺序对列进行排序，因此我希望它写入到excel中，如下所示：
Panel Value
Left 70
Top 30
Right 50
到目前为止，我对csv文件进行排序的代码是：
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile
import xlrd
d
浏览 0提问于2020-01-03得票数 0
我在Python中使用多进程进行并行化。我正在尝试使用pandas对从excel文件中读取的数据块进行并行处理。
我是多处理和并行处理的新手。在简单代码的实现期间，
import time;
import os;
from multiprocessing import Process
import pandas as pd
print os.getpid();
df = pd.read_csv('train.csv', sep=',',usecols=["POLYLINE"],iterator=True,chunksize=2);
print &
浏览 0提问于2016-04-30得票数 1
4回答
我正试图将烈焰数据对象与科学工具函数相结合。
from blaze import *
from sklearn.cluster import KMeans
data_numeric = Data('data.csv')
data_cluster = KMeans(n_clusters=5)
data_cluster.fit(data_numeric)
数据样本：
A B C
1 32 34
5 57 92
89 67 21
其抛出错误：
我能用Pandas Dataframe做这件事。有什么办法把火焰物体喂给这个函数吗？
浏览 12提问于2016-09-29得票数 10
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我正在尝试使用Pandas创建多个Excel表，但它唯一创建的是最新的，旧的正在被替换。在这里，我的Scan2取代了output.xlsx文件中的Scan1表，这不是在保存表。
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
#scan1
df = pd.read_csv("C:/Users/t/Downloads/a.csv")
dfdf = df[df["Data"].str.contains("None") == False]
dfdf.to_excel("outp
浏览 10提问于2022-02-07得票数 1
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