我在获取数据以正确保存到我的csv时遇到了问题。但是,当我保存数据时,它只保存最后一个数组,而不是所有数组。
例如,我的xz峰值包含1,2,1,1,1,3,5。但是当我想保存csv文件中的所有数组时,它只保存最后一个数组1,3,5。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
import pdb
import pandas as pd
t = []
z = []
y = []
x = []
with open("Data1r2.txt",
我有一个程序,给我股票信息,当我给它一个输入文件。
这个文件迭代每一行并做一些简单的计算。
for index, row in df.iterrows():
ticker=row['Ticker']
ticker_stock = yf.Ticker(ticker.strip())
data = ticker_stock.history()
row['Price'] = (data.tail(1)['Close'].iloc[0])
#Print Stock Name
stockName = ti
所以我想把我的结果保存到CSV文件中,但是我一直收到这个错误。
'_csv.Error:可迭代预期,而不是int‘
这是我的密码
import csv
word_freqs = {}
words = []
for data in items:
with open('filepath.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
word_freqs[data] = {}
total = len(item_tokens[data])
toke
我有一个数据文件,类似于下面的内容,但是有数千行数据
ID# Segment Sub-Segment Account Manager Name
1234 America Midwest Walmart Bobby Jindal
4567 America Midwest Target Bobby Jindal
5678 America Northeast Dunkin Peter Thiel
我的最终目标是为Manager name列中的每个唯一值创建一个单独的数据框架,并将dataframe标记为Manager的名称。因此,上述数据集将输出两个dfs。
因此,我决定创
Spark应该以闪电的速度完成数据处理。但是我猜我没有为我的程序使用正确的功能来让Spark以这种方式工作。
下面是我的程序的样子:
from pyspark import SparkContext
from pyspark import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Row
from pyparsing import re
import time
start_time = time.time()
sc = SparkContext("local","test
我有一个csv文件,大约有230万行。我希望将具有非nan值的行的子集(~1.6M)保存在dataframe内的两个列中。我想继续用熊猫来做这个。现在,我的代码看起来是:
import pandas as pd
catalog = pd.read_csv('catalog.txt')
slim_list = []
for i in range(len(catalog)):
if (pd.isna(catalog['z'][i]) == False and pd.isna(catalog['B'][i]) == False):
我需要在csv文件的所有行中添加一个逗号,除了python中的最后一行。我试过了,但最后一行也添加了逗号。如何在csv文件的最后一行丢弃逗号? 我正在读取csv文件,它几乎有3000行和2列(我将每个合并的行(对于2列)附加在反逗号内)。我试过了,但没试过。任何帮助我们都深表感谢。 代码: import csv, string, nltk
def process_rs():
with open('rs1.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader, None)
global r
我正在尝试将数据框中的每一列更改为csv格式,但我认为我的代码是错误的。如果数据框有15列,我想要15个cvs列。
下面是我正在做的事情:
t= None
for i in range(len(VF.columns)):
t= pd.Dataframe(VF[i])
t.to_csv()
我用的是jupyter笔记本。有人能解释一下上面给出的代码中发生了什么吗?
我有这样的df
user = pd.DataFrame({'User':['101','101','101','102','102','101','101','102','102','102'],'Country':['India','Japan','India','Brazil','Japan','UK',&
我对编程非常陌生。我正在尝试修改我在网上找到的一个程序,只过滤掉那些带有M32的ICD10或一些变体(M32.1,M32.2等)的行。 当我运行代码时,我得到了很多重复的输出到我的表中,我不确定为什么或者如何修复它,你能帮我吗? fileObj = open(r"C:\Users\RSHAR\Documents\Research Project\CDC Data Download\CDC Data Download\Eric Yen _9-17-2020\MortAC1999\MULT1999.AllCnty\MULT1999.AllCnty.txt",'r'
目前,运行此代码将只生成一个.csv文件,其中只包含最后一个结果。如何将所有获取的数据导出到一个.csv文件中?
import requests
import pandas as pd
import json
from pandas.io.json import json_normalize
from bs4 import BeautifulSoup
for id in range (1, 6):
url = f"https://liiga.fi/api/v1/shotmap/2022/{id}"
res = requests.get(url)
因此,我有几个csv文件,我正在导入,然后我使用FB Prophet为我提供未来几个月的预测数据。我希望所有的预测要么转到不同的csv,要么都放在同一个csv上。目前,它只将文件名的最后一个csv写入csv,而不执行其他的操作。
filenames=['example1.csv','example2.csv','example3.csv']
for f in filenames:
df=pd.read_csv(f)
df.columns=['ds','y']
df['ds'
我试图迭代地使用.loc在熊猫中选择500行和所有列。但是,最后编写的文件只显示12行数据。前5行和最后5行。中间数据不显示在写入的文件上。要显示所有500行,需要做什么?
以下是代码
"""
Program to
1. load data from a file. Skip the first 52 rows of data from a tab-separated file.
2. Select 500 rows and all columns from the dataset. Write this file.
3. Use the next name fo
我有一段代码试图为每个csv文件执行这个程序:
import pandas as pd
import os
directory_path_csv = r'CSV_Files'
for file in os.listdir(directory_path_csv):
if file.endswith(".csv"):
filename = file
df = pd.read_csv(filename, usecols= ['date','time', 'toto','
我有一个CSV文件,其中包含四列和多行,所以我隐藏了这些列,然后创建了一行和多个列,然后我想用特定的id保存到新文件中,我的意思是,我有4个唯一的id,所以对于每个id,它都会保存到新文件中,但不幸的是,我发现了这个错误。
KeyError:“id 'x_center‘'y_center’不在索引中”
这是我的代码
import pandas as pd
df= pd.read_csv('./1_1.csv')
df=df.sort_values(by = 'id')
s = df['id'].unique()
for i