如何从R到pandas获取数据
从R到pandas获取数据的方法有多种。以下是一种常见的方法：
- 首先，确保你已经安装了pandas库。可以使用以下命令在Python环境中安装pandas：
pip install pandas- 在R中，将数据导出为CSV文件。可以使用以下代码将数据保存为CSV文件：
write.csv(data, file = "data.csv", row.names = FALSE)这将在当前工作目录中创建一个名为"data.csv"的CSV文件。
- 在Python中，使用pandas的
read_csv()函数读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。可以使用以下代码实现：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")这将读取"data.csv"文件并将其存储在名为"data"的DataFrame对象中。
通过这种方法，你可以从R中获取数据并在pandas中进行进一步的数据处理和分析。
注意：以上方法假设你已经将数据从R导出为CSV文件。如果你的数据以其他格式保存（如Excel文件），你可以使用pandas提供的相应函数（如read_excel()）来读取数据。
相关·内容
1回答
将CSV文件上载到Pandas Dataframe时错误标记数据
python、pandas、csv、dataframe、out-of-memory
我有一个8GB的CSV文件，其中包含有关在法国创建的公司的信息。当我试图使用pandas.read_csv上传它时，我会得到各种类型的错误；我相信这是造成问题的三个因素的组合：
文件的大小(8GB)
单元格中的法语字符(如“é”)
这个CSV文件是像Excel文件一样组织的；字段是按列分隔的，就像XLS文件一样
当我尝试使用以下方法导入文件时：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:\..\data.csv')
我得到了以下错误：OSError:从文件初始化失败的
然后，为了消除大小问题，我复制文件(data.cs
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
2回答
如何通过网格化在R中使用pandas编写csv？
python、r、pandas、reticulate
我可以在rstudio中使用reticulate读取csv。然而，我不能写回它。 > library(reticulate)
> pandas <- import("pandas")
> in.file <- pandas$read_csv(file.path(getwd(),"in.csv"))
> nrow(in.file)
[1] 504
> class(in.file)
[1] "data.frame"
> in.file<-r_to_py(in.file)
> class(i
浏览 21提问于2019-05-18得票数 2
回答已采纳
3回答
使用Python读取大型csv文件
python、dataframe、csv、parsing、dask
我使用Dask读取了2.5 to的csv文件，Python给了我错误。这是我写的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from dask import dataframe as df1
s_time_dask = time.time()
dask_df = df1.read_csv('3SPACK_N150_7Ah_PressureDistributionStudy_Data_Matrix.csv')
e_time_dask = time.time()
以下是我从Python得到的错误：
dask_df
浏览 0提问于2021-06-17得票数 0
1回答
为什么pandas read_csv只返回前1024列？
python、pandas、csv
我们在jupyter notebook上使用pandas加载csv文件，如下所示：
import pandas as pd
dat=pd.read_csv("data.csv")
多次运行上面的代码行只返回前1024列。我们已经尝试了如下选项：
pd.read_csv("data.csv", na_values ='na', engine='python', delimiter=',', header=0, quoting=csv.QUOTE) to no avail.
以下是数据的快照：
将csv
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
1回答
用熊猫读取大型CSV文件
python-3.x、pandas、dataframe、csv、large-files
我必须从CAN读取和分析一个日志文件，该文件采用CSV格式。它有161180行，我只用分号分隔566列。这是我的密码。
import csv
import dtale
import pandas as pd
path = 'C:\Thesis\Log_Files\InputOutput\Input\Test_Log.csv'
raw_data = pd.read_csv(path,engine="python",chunksize = 1000000, sep=";")
df = pd.DataFrame(raw_data)
#df
dtale.
浏览 7提问于2022-11-15得票数 0
2回答
如何从压缩在tar.gz中的csv创建熊猫数据帧？
python、csv、pandas、gzip、tar
如何从tar.gz中压缩的csv文件创建pandas DataFrame？我发现这段代码可以做到这一点，但是使用的是zip文件。在不下载tar.gz和csv文件的情况下，我应该对以下代码进行哪些更改才能使其与tar.gz一起工作。
import pandas, requests, zipfile, StringIO
r =requests.get('http://data.octo.dc.gov/feeds/crime_incidents/archive/crime_incidents_2013_CSV.zip')
z = zipfile.ZipFile(StringIO.St
浏览 0提问于2016-08-28得票数 0
1回答
df.shape在csv中返回相同数据的不同列长
python、pandas、dataframe、csv
我正在为通过pandas读取的CSV数据做一个POC，并且对下面的行为感到有点困惑。
下面是我的代码片段：
import pandas as pd
import random
def get_random_names():
names = []
letters = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
i = 0
for i in range(0,100):
str_list = random.choices(letters, k=5)
x = ""
for i
浏览 1提问于2022-08-13得票数 0
回答已采纳
使用R，我如何使一个数据的列作为数据的索引？假设我从.csv文件中读取数据。其中一个列名为'Date‘，我希望使该列成为我的dataframe的索引。
例如，在Python、NumPy、Pandas中，我将执行以下操作：
df = pd.read_csv('/mydata.csv')
d = df.set_index('Date')
在R里我该怎么做呢？
我试过了R：
df <- read.csv("/mydata.csv")
d <- data.frame(V1=df['Date'])
# or
d <
浏览 11提问于2013-12-17得票数 41
回答已采纳
1回答
Pandas中HDF文件帧中列的附加
python、csv、pandas、hdf5
我正在处理一个CSV格式的大型数据集。我正在尝试一列一列地处理数据，然后将数据附加到HDF文件中的框架中。所有这些都是用Pandas来完成的。我的动机是，虽然整个数据集比物理内存大得多，但列大小是可管理的。在稍后阶段，我将一个一个地将列加载回内存并对它们进行操作，从而执行按特性进行的逻辑回归。
我能够创建一个新的HDF文件，并使用第一列创建一个新的框架：
hdf_file = pandas.HDFStore('train_data.hdf')
feature_column = pandas.read_csv('data.csv', usecols=[0])
hd
浏览 3提问于2013-12-06得票数 10
回答已采纳
3回答
AttributeError:输入对象'DataFrame‘没有属性'read_csv’
python、visualization、pandas、csv
我正在尝试用Python创建一些图表。我在CSV文件中有这个数据集：
Banana Water Rice
Rice Water
Bread Banana Juice
我有这样的代码：
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import matplotlib
matplotlib.use('agg') # Write figure to disk instead of displaying (for Windows Subsystem for Linux)
import matplotlib.
浏览 0提问于2016-10-16得票数 2
回答已采纳
1回答
Anaconda包问题:内部模块无法找到位于同一目录中的数据文件。
python、csv、package、conda、setup.py
我正在使用anaconda conda包框架构建一个python3.6包。对于源文件来说，包似乎工作得很好。没有构建错误等等，但是，我尝试添加一个新的功能，在包中存储一些小的CSV数据文件。我想使用pandas加载数据
我遇到的问题是，我似乎无法正确地从包中引用相关的文件路径。所以，如果我在Jupyter笔记本电脑里，当我在一个包里的时候，代码就不能工作了。路径问题似乎是问题出现的方式，但我怀疑它更多地与如何在包中处理内部寻址有关。
错误信息是：
FileNotFoundError: File b'data.csv' does not exist
这个错误的奇怪之处在于，da
浏览 1提问于2017-12-13得票数 2
回答已采纳
3回答
AttributeError:在Python3.6中，模块“pandas”没有属性“read_csv”
python-3.x、pandas、csv、numpy、attributeerror
我试图使用pandas从csv文件中读取数据，对数据执行回归和其他统计操作，但反复得到这个错误，这是以前没有出现的。 File "comp.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "F:\Program Files (x86)\Python36-32\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 13, in <module>
__import__(dependency)
File "F:\Progr
浏览 941提问于2019-02-24得票数 1
3回答
将大型数据集加载到Pandas Python中
python、csv、pandas
我想从InstaCart 加载大型.csv (340万行，206k用户)开源数据集
基本上，我在将orders.csv加载到Pandas DataFrame时遇到了问题。我想学习将大文件加载到Pandas/Python中的最佳实践。
浏览 3提问于2017-06-14得票数 1
3回答
Python Pandas to R dataframe
python、r、pandas、rpy2
我将在R中将Python pandas dataframe转换为dataframe。我找到了几个库来解决这个问题
哪一个是rpy2
但我找不到保存或转移到R的方法。
首先我试了下"to_csv“
df_R = com.convert_to_r_dataframe(df_total)
df_R.to_csv(direc+"/qap/detail_summary_R/"+"distance_"+str(gp_num)+".csv",sep = ",")
但它给了我一个错误
"AttributeError: '
浏览 0提问于2014-06-07得票数 17
回答已采纳
1回答
我使用的是Mac，所以我不确定库文件在Windows上是什么样子。我需要将一个csv数据帧导入到R中，但我一直收到没有这样的文件存在的错误。我已经尝试了以下两种方法：
read.table("c:/data.csv")
source("c:/data.csv")
浏览 16提问于2018-03-05得票数 0
回答已采纳
2回答
Openpyxl/Pandas -将CSV转换为XLSX
python、excel、pandas、csv
我正在尝试将CSV文件转换为Excel文件，但在尝试了网络上的大多数建议后，我得到的最接近的结果是使用这段代码：
输入文件看起来像
pathcsv = r'C:\Users\Python\test.csv'
pathxls = r"C:\Users\Python\test123.xlsx"
wb = Workbook()
ws = wb.active
with open('test.csv', 'r') as f:
for row in csv.reader(f):
ws.append(row)
w
浏览 17提问于2020-02-27得票数 0
回答已采纳
5回答
在Python中调用函数时，你总是需要引用包吗？
python、packages
我是一个Python初学者，刚刚开始使用包。
在导入包之后调用函数时，是否总是必须引用它才能使其工作，或者这只是一种好的做法？
例如，我正在使用ipython中的pandas包。
import pandas
import numpy as np
df = pandas.read_csv('/Users/admin/Documents/data.csv')
我是否总是必须使用包名来调用函数？如果我不这样做，那么总是引用它是不是最好的做法？
浏览 2提问于2012-06-12得票数 1
回答已采纳
2回答
Rpy2:熊猫数据不能适应R
python、r、pandas、rpy2
我需要读取一个csv文件与python (进入熊猫数据)，工作在R和返回到python。然后，为了将熊猫的数据传递给R数据，我使用了rpy2，并且工作正常(代码如下)。
from pandas import read_csv, DataFrame
import pandas.rpy.common as com
import rpy2.robjects as robjects
r = robjects.r
r.library("fitdistrplus")
df = read_csv('./datos.csv')
r_df = com.convert_to_r
浏览 3提问于2014-09-12得票数 1
回答已采纳
1回答
如何有效地修复从熊猫数据转换而来的JSON文件
python、json、pandas
我有一个JSON文件，我读熊猫和转换成一个数据。然后，我将这个文件导出为CSV，这样我就可以更容易地编辑它。完成后，我将CSV文件读取回dataframe，然后希望将它转换回JSON文件。但是，在这个过程中，大量额外的数据自动添加到我原来的字典列表( JSON文件)中。
我确信我可以破解一个修补程序，但是想知道是否有人知道如何有效地处理这个过程，这样就不会在我的原始JSON数据中添加新的数据或列了？
原始JSON (片段)：
[
{
"tag": "!= (not-equal-to operator)",
"d
浏览 4提问于2022-01-21得票数 0
回答已采纳
2回答
导入URL数据有一个索引- Python
python、urllib
我试图从国家海洋和大气协会进口数据。数据可以以txt格式手动下载，但我想通过Python的urlopen下载。导入数据后，所有列和行都在一个索引列中，而不是带有标头的标准数据格式。任何信息都会有帮助。
import pandas as pd
from urllib.request import urlopen
url = "https://www.ndbc.noaa.gov/view_text_file.php?filename=42887h2014.txt.gz&dir=data/historical/stdmet/"
#df = pd.read_csv(url,
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
