我有数百个CSV文件要合并,手动合并可能需要数周时间。因此,我决定学习Python。不幸的是,我没有足够的时间学习来解决我的问题,所以我在这里找到了一段代码,它可以合并CSV文件并将文件名添加到新的列中。我的问题已经解决了,但现在我真的想知道我做了什么。import pandas as pd import os
for csvin globbed_files
我有一个pandas数据帧,我正在尝试将其导出为CSV文件。 但是,输出文件会打乱行,而不是创建一个干净的文件。到目前为止,我已经尝试使用不同的分隔符,例如"/t",并将"fulltext“下的值转换为一个列表,希望它能防止所有这些混乱。print('The object can\'t be converted into a csv file.这是CSV输出
我有一个可以查询数据库的python函数,当我不能转换为dataframe时,如何将其写入csv?或者我必须导入数据帧并使用该函数?Return可以很好地在我的控制台中查看结果,但现在我想导出为csv。 任何帮助都将不胜感激。代码: import pandas as pdimport datetime
from datetime import
如何将Sklearn LDA模型输出保存到csv?它没有像genism lDA模型那样的show_topics命令。vectorizer.get_feature_names()[i], topic[i])
for i in topic.argsort()[:-top_n - 1:-1]]) 这对打印很有好处,但是如何将这些结果保存到csv?
我想知道是否有一种方法可以提高将大型csv文件读取到pandas数据帧中的性能。我有3个大的(每个3.5 it的记录)管道分隔的文件,我想要加载到dataframe中,并在其上执行一些任务。目前,我使用pandas.read_csv()在参数中定义cols和它们的数据类型,如下所示。通过定义列的数据类型,我确实看到了一些改进,但它仍然需要3分钟以上的时间来加载。import pandas as pd
我正在尝试从一组字典创建一个csv对象,然后通过将该csv对象作为字符串缓冲区读取来创建一个pandas数据帧。但由此产生的熊猫数据帧在我看来并不正确。我不确定如何正确地格式化它。下面是我使用的代码: import pandas as pdimport csv
data = [{"x":123,"y":146},{"x"