我正在尝试使用Pandas来分析结构分析软件输出的一个文本文件。该文件包含24000+行,这些行可以被分成几个部分,每个部分都以$开头,例如: STORY "PLATFORM" HEIGHT 51.9996由于输出文件的格式很好,有没有一种方法可以通过标题$...将文本文件解析成几个部分,并为$...下面的行创建一个pd.dataframe?我猜这可能很有用,但我必须指定
为了使NLTK的朴素贝叶斯使用NLTK和Pandas模块,我正在尝试不同的东西,但是我得到了“太多的值来解包”错误。import pandas as pdimport numpy as npimport nltk
def read_file():
data = pd.read_csv("C:\sample.csv", encoding="utf-8"
我有一千万的记录数据。我的要求是,我需要对熊猫的这些数据做一些操作,而且我对所有1000万条记录都没有记忆。所以我希望能够对每个块进行分块并使用toPandas#do chunking to take X records at a timep_df = chunked_df.toPandas()如何通过记录计数将我的数据分割成相等的x-部分或部分,比如一次一百万。这两种解决方案都是