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我正在清理一个巨大的数据集，我已经完成了清理，并希望将其保存到新的CSV中，这样我就可以从cleaned.CSV启动一个新的笔记本。问题是，当我将其保存到新的CSV中时，我丢失了很多数据。请看下面我的第一个df.info，到处都是307381个非空值，索引: 307381个条目，6到999755个。 ? 所以我使用下面的代码来保存它： df.to_csv('cleaned.csv',&quo
浏览 21提问于2021-07-21得票数 0
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我有一个JSON集合，所有JSON的格式和数据规则都相同，我希望清理这些JSON，并最终将其转换为dataframes，以便在Python中使用。当我在每个JSON上重复执行相同的过程时，循环似乎是最自然的解决方案。 我在清理后将数据帧重新分配给变量时遇到了一个问题，因为似乎没有一种自然的方法来存储它们。我知道Python不喜欢动态创建变量名。我希望避免使用字典或以其他方式创建持有者变量来实现此目的。因为我有一个变量列表和一个占位符d
浏览 19提问于2019-02-06得票数 0
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我正在处理8个不同的csv文件。在第一步中，我以这种方式清理了每个文件： 1)文件观察 obs = pd.read_csv('....csv',sep = ";")
obs = asport_obs.drop(['date', 'humidity对于其他5个文件预览版也是如此 第二次，我在左边的“日-月-年-小时”格式(文件ob)上按键" time“合并了所有这些文件： prevs = pd.merge(obs,prev[['time', &
浏览 8提问于2019-07-03得票数 0
我正在尝试使用pgAdmin将.txt文件中的数据添加到postgreSQL数据库的空表中。.txt文件使用'|‘作为分隔符。
浏览 52提问于2021-01-13得票数 0
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我正在处理Jupyter Notebook上的客户和购买数据。我可以在上面轻松地编写和执行代码，但是突然之间，它变慢了，甚至要花很长时间才能执行像print('A')这样的简单代码。最糟糕的是，它没有显示任何错误，所以我完全不知道Jupyter Notebook或我的代码出了什么问题。Python → 3.7.4windows 10 pro
我只想提高Jupyter Notebook<em
浏览 440提问于2019-08-15得票数 4
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这可能是一个简单的解决方案，但我发现很难让这个函数适用于我的数据集。 我有一个包含各种数据的薪水列。12896 (12.40 x 20 x 52)
18 45000.0 (this is a float value) 45000 @user34974 -在提供可行的解决方案方面非常有帮助但是，该解决方案提供了一个错误，因为dataframe列也由浮点值组成。有人可以帮助迎合函数中的浮点值，这些浮点值可以在dataframe列中处理吗？最后，更新
浏览 32提问于2020-11-23得票数 4
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这个脚本运行得很好，但是我不知道如何调整一些东西来生成一个更干净的CSV输出。group_url = [
浏览 1提问于2021-11-11得票数 0
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这可能非常简单，但在过去的几个小时里，我在网上查看了文档和可能的示例后，我无法理解它。如果这一点不清楚，这里就是一个例子。I
浏览 2提问于2012-10-22得票数 1
我正在使用pyodbc将Server中的一些数据查询到Python中，并将结果存储在熊猫数据中。产生的列之一应该是日期数据类型，但它是作为一个对象出现的。我正试图弄清楚如何处理本专栏中的日期。如果我错过了一些明显的东西，请原谅，我是一个新的python用户。我不确定我是否应该担心在查询、查询和清理之前，或者在清理之后，或者甚至可能的时候，是否应该在一个合适的日期数据类型中获得这个数
浏览 1提问于2019-06-18得票数 1
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我有一个用Python3编写的简单的两步解析脚本，工作原理如下：def parse(url): return Seriesfor url in urls:dataframe.append(parse
浏览 0提问于2017-08-16得票数 0
我是Apache的新手，我有一个关于DataFrame缓存的简单问题。
当我使用python中的DataFrame在内存中缓存一个df.cache()时，我发现在程序结束后数据被删除了。我是否可以将缓存的数据保存在内存中，这样就可以访问下一次运行的数据，而不必再次执行df.cache()了？
浏览 2提问于2015-07-08得票数 1
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我想知道如何在python中运行标量SQL函数。我有一个函数可以“清理”给定的字符串。删除特殊字符/额外空格等)。我使用的当前方法如下server87= """ SERVER={};SELECT name FROM #tmp_std_file ORDER BY row_id")
浏览 4提问于2021-12-08得票数 0
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我正在尝试从URL导入JSON数据，并将其保存为dataframe。一旦我将其设置为单个行/列格式的dataframe，就需要执行清理操作，比如删除一些值和列。我使用jsonlite软件包自动解析数据并以dataframe格式保存。但是，它似乎创建了一个数据文件列表，而不是一个dataframe。
浏览 1提问于2016-02-18得票数 0
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我已经开始学习python，并偶然发现了一个利用python的机会，这是我在工作中的优势。这是我试图运行的代码
对
浏览 4提问于2022-05-27得票数 0
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我有一个数据帧，我想要清理其中的特定行，在本例中是第一行。我已经写了一个函数，我相信如果正则表达式匹配，它将返回字符串。string: else:我想将这个函数应用于dataframe中的第一行，然后用清理后的版本替换第一行，然后连接原始dataframe的其余部分
浏览 14提问于2019-11-27得票数 1
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我有一个带有属性：'area', 'bedrooms', 'age', 'price'的CSV文件，但是卧室有一个缺失值(即NaN)。我想通过给出其他三个属性来拟合模型并预测价格，但是由于一个缺失的值，我被显示为误差input contains nan infinity or a value too large for dtype('linear_model.LinearRegression()
reg.fit(df[['area','b
浏览 4提问于2019-09-18得票数 1
我正在搜集美国中央情报局的国家数据，作为一项学习活动。我在导入期间刮掉数据并清理它，然后转换为Pandas dataframe。我有两种选择--清理正在读取的数据，就像我现在所做的那样，或者只是将所有内容读入dataframe，并在事实发生后进行清理。population (2021 est.)"
float(info.text[:info.text.find(' ')].replace(',', &#
浏览 3提问于2022-02-07得票数 1
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我使用pandas从dataSource.cvs文件加载数据：在pandas中，我可以清理数据，比如用0填充缺失的值。接下来，我使用DF.to_csv('temp.csv', sep=',')将DF编写为临时cvs文件，然后使用python文件处理程序再次打开该文件。解析数据并关联来自其他数据表的更多信息。这是可行的。但是，如果我直接做然后，它将
浏览 10提问于2016-07-25得票数 0
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我有一个非常大的数据帧另存为gzip文件。在保存数据之前，还需要对其进行大量操作。您可以尝试将整个gzip数据帧转换为文本格式，将其保存到变量中，解析/清理数据，然后通过pandas.read_csv()保存为.csv文件。然而，这是非常耗费内存的。我想逐行读取/解压缩这个文件(我认为这将是最节省内存的解决方案)，解析它(例如，使用正则表达式re或pandas解决方案)，然后将每一行保存到pandas数据帧中。Python<
浏览 0提问于2016-08-12得票数 0
如何从几乎相同的数据中清理一个非常大的DataFrame？我有4个变量，只有最后一个是不同的。35016 aab CC 40022 ddd RR 700谢谢
浏览 7提问于2020-05-12得票数 0
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