抱歉,如果这是一个愚蠢的问题,但我正在尝试使用Python中的pandas导入和打开CSV。每当我点击run时,我就会得到语法错误"cannot import name 'unicode_literals'“。我不知道为什么会发生这种情况,我在网上也找不到任何详细说明这个错误的来源。
这是我的代码:
import pandas as pd
with open(r"FILEPATH\File.csv") as rawData:
pd.read_csv(rawData)
下面是错误:
C:\Anaconda3\python.exe "
我试图从这个职位(脚本json到df)获得详细信息,但无法取得进展。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
import time
import re
import json
from pandas.compat import StringIO
URLS=['https://www.iimjobs.com/j/specialist-manager-operations-student-services-
我试图在Windows10下安装Anaconda 2020.02,但在安装过程中,当它试图解压缩“anaconda-2020.02-py37_0.tar.bz2”时挂起。
我的机器唯一的特点是我激活了Windows Subsystem for Linux (我在上面安装了Ubuntu和它自己的Anaconda副本)。
你知道这会不会是问题所在?
谢谢
我正在尝试使用modin包来加速我的pandas数据帧计算。简而言之,安装并不像pip install modin那样简单
当仅仅运行pip install modin时,一切似乎都很顺利(除了pip升级警告)。到目前为止一切都很好。
WARNING: You are using pip version 19.3; however, version 19.3.1 is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.
(base) C:
您好,我有一个排序的2455个xCSV文件列表中的42 in的数据。我正在尝试使用循环将数据顺序导入到pd.DataFrame中进行分析。我已经用3个文件试过了,它工作得很好。 from glob import glob
import pandas as pd
# Import data into DF
filenames = glob('Z:\PersonalFolders\AllData\*.csv')
df_trial = [pd.read_csv(f) for f in filenames]
df_trial 我得到了以下错误。Copy在这里粘贴了回溯。请帮帮忙 d
我想预测未来的股价,我试图创建计算函数,但是当我运行下面的代码时,我发现了一个错误。我不确定我是不是漏掉了。你能给我提个建议吗?
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
Gold_train_data = pd.read_csv('Gold Data Last Year.csv', index_col=False)
Gold_test_data = pd.read_csv('Gold Data Last Month.cs
我在code.py所在的文件夹中有一个data1.dat文件。这是我要从data1.dat中导入的内容
import pandas as pd
#read data as csv to a dataframe
x = pd.read_csv('data1.dat', sep=",", header=None)
print (x)
尝试更新: conda install -c anaconda pandas inside anaconda prompt解决了此问题: ERROR conda.core.link:_execute_actions(337):安装程序
我想把JSON格式文件读成pandas DataFrame,把数据集组织成行和列。我已经附上了我的JSON文件中数据的样子的图片。原始数据包含从2010/01/01到2010/01/30的30天的每日温度数据。 Raw JSON data in the input file '09386950_NM_USGS_TOBS.json' [{
'beginDate': '2010-01-01 00:00:00',
'collectionDates': [],
'duration': 'D
我正在尝试将多个json文件(超过1,000个)与同一目录中相同的列名和格式合并。文件格式有点类似于以下内容:
id text no_people location
01 it is this 109 paris
02 and you 80 rome
.. ... .. ..
05 this is 98 madrid
但是,当我尝试使用下面的代码时,我会得到一个空的dataframe。它说,Problem with parsing; users_1388
我使用时间戳(具有混合的DST值)。在Pandas 1.0.0中尝试: s = pd.Series(
[pd.Timestamp('2020-02-01 11:35:44+01'),
np.nan, # same result with pd.Timestamp('nat')
pd.Timestamp('2019-04-13 12:10:20+02')]) 请求min()或max()失败: s.min(), s.max() # same result with s.min(skipna=True)
Traceback
这里需要一些帮助来消除这个错误。下面是代码--#是运行出色的原始代码,我试图适应:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from genhurst import genhurst
from datetime import datetime
import pandas_datareader as pdr
df = pdr.DataReader('BTC-USD', 'y
我试图将xml文件转换为csv文件--我犯了以下错误
python xml_to_csv.py Traceback (most recent call last): File "xml_to_csv.py", line 3, in <module> import pandas as pd File "C:\Users\MHD\Anaconda3\envs\tf_15\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 23, in <module> from pandas.com