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回答
如何
使用
Pandas
在
csv
中
查找
丢失
的
行
?
、
、
我
的
CSV
文件如下所示 location StartDate EndDateAustin 11/28/20. 12/05/20Tampa 10/03/20. 10/10/20 如你所见,堪萨斯缺少10/10/20 - 10/17/20
浏览 11
提问于2020-09-30
得票数 2
2
回答
如何
在不
丢失
数据
的
情况下
使用
pandas
.shift()?
、
、
我试图
在
不
丢失
最后一
行
的
情况下向下移动.
csv
中
的
某些
行
。如果您
使用
df.shift(1),它将返回移位
的
数据,删除最后一
行
数据。我想要
的
是
在
不
丢失
最后一
行
数据
的
情况下进行转换。example1我想要
的
:example1,example1
浏览 1
提问于2022-06-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
使用
Excel创建
CSV
文件时遇到
的
问题
、
、
我
在
Excel文件中有一些数据。我想用Python来分析它们。我首先
使用
这个创建了一个
CSV
文件。因此,我创建了一个
CSV
(逗号分隔)文件,其中填充了以下数据:我
使用
Spyder用Python编写了几行代码:colnames = ['GDP', 'Unemployment', 'CPI', 'HousePricing'] data =
pandas
浏览 1
提问于2018-09-20
得票数 0
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1
回答
熊猫:
丢失
数据
的
行数
如何
查找
Pandas
DataFrame
中
丢失
数据
的
行
总数?我试过这样做:但这是全部缺失
的
字段。我需要知道有多少
行
受到影响。
浏览 0
提问于2018-02-01
得票数 8
回答已采纳
2
回答
熊猫: read_
csv
读取没有NaNs
的
大型
csv
文件
、
、
、
我有一个.
csv
文件格式
的
大数据集,大约60 GB
的
数据包含超过60%
的
数据
在
某些列和
行
中
丢失
,因为不可能将这么大
的
文件直接读入jupyter notebook,我希望
使用
pandas
.read_
csv
只将特定于
的
列和只读取非空行到jupyter笔记本
中
。这是
如何
做到
的
呢? 提前谢谢!!
浏览 2
提问于2021-03-30
得票数 0
1
回答
使用
.read_
csv
读取
csv
文件
的
所有
行
、
我正在尝试
使用
csv
读取简单
的
pandas
文件,但我不知道
如何
不“
丢失
”第一
行
。例如:看起来是这样
的
:34但当我试着读它时:
浏览 2
提问于2015-04-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
尝试删除Python 3
中
的
特定列
、
我是个蟒蛇,noobie写了我
的
第一个高效
的
程序。我
的
项目的要点是,我试图导入一个
CSV
,并将它按
行
划分为几个不同
的
CSV
文件( 10-100000
行
转到文件1,100001-200000转到文件2,等等)。
在
某些时候,我想删除指定
的
列(特别是第5-400列,当除以3时,其馀数为1,但稍后我将添加该位)。现在,我只是想删除第一
行
。import
csv
import itertool
浏览 3
提问于2015-03-31
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何
管理跨多个数据集
的
查找
、
、
、
我刚开始
使用
大数据,正在尝试将一些
CSV
查找
复制到
Pandas
代码
中
。
在
较小
的
数据集上,我已经能够摆脱嵌套循环。
CSV
中
的
查找
是这样
的
:它们遍历datasheet1
中
的
所有
行
,匹配datasheet2
中
的
两个字段,如果存在匹配,则设置数据表1
的
行
值: =IF
浏览 1
提问于2017-12-02
得票数 2
1
回答
如何
在
CSV
中
查找
引发错误
的
行
:"ValueError:未能将字符串转换为浮动“
、
、
我
使用
以下命令将
CSV
导入到
中
:"ColA"], encoding现在,我想知道
如何
才能让Spyder/Python/
Pandas
告诉我哪一
行
会导致错
浏览 0
提问于2018-02-19
得票数 2
回答已采纳
3
回答
在
Python
中
过滤数据并打印列标题
、
、
我有一个
CSV
文件,其中有一堆不同
的
行
,比如
行
标签是width、length、height等,其中大约有50个整数单元格对应于列
中
每一
行
下面的正确值。列
的
标签可以是矩形、正方形等。square, length, height很明显,如果
csv
文件中有40多个形状
浏览 1
提问于2021-06-11
得票数 1
1
回答
在
熊猫
中
,目前我这样做是为了
在
新
行
中
添加索引,但它不会对我
的
CSV
文件进行任何更改
、
、
、
、
import
pandas
as pd read_
csv
.loc['new'] = ['Sunny', 'Programmer']print(read_
csv
) 我想更新这个新
行
,并将这些信息保存在
CSV
文件
中
,而不会
丢失
以前
的
数据。
浏览 0
提问于2020-12-04
得票数 0
2
回答
将列名添加到
csv
文件,python
、
我有一个
csv
文件,如下所示:"KILLRAVEN/JONATHAN R","AA2 35""24-HOUR我之所以这样做,是因为我希望能够
在
python中选择整个第一列或第二列。
浏览 1
提问于2016-02-16
得票数 3
回答已采纳
2
回答
pandas
.DataFrame.to_
csv
未导出所有
行
、
、
、
、
有谁知道是什么原因导致
pandas
.DataFrame.to_
csv
无法导出完整
的
数据帧吗?print(len(df))df.to_
csv
('filename.
csv
')) 生成
的
csv
文件有54470
行
,缺少大约1/3
的
数据块。我
的
数据有时间戳,我可以告诉我
丢失
的
数据是一个很大
的
浏览 3
提问于2018-04-02
得票数 2
1
回答
创建一个字符串值
的
新列,该列是根据
Pandas
中
CSV
的
另一列
中
的
数字
行
值分配
的
,返回错误:"KeyError: 0“
、
、
在
Python中
使用
Pandas
,导入和导出
CSV
文件。如果类型等
浏览 1
提问于2018-02-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
当我将第一列作为函数
的
输入时,从
csv
文件
中
获取第二列记录
、
、
import sysdef getprikey(tables): print(marks)print(res) 我有一个
csv
文件,其中有两个带有学生标记
的
列(第一列作
浏览 4
提问于2022-06-30
得票数 -1
1
回答
使用
Pandas
从
CSV
中
抓取某些
行
和某些列
、
、
如何
查找
列
中
的
特定值,然后
在
pandas
中选择该行
中
的
列值
的
子集? 我有一个
CSV
,其中一列是美国
的
州名称,另一列是关于每个州
的
属性,但我只需要关于我正在
查找
的
州
的
特定值。例如,有50
行
(对于50个州)和20列,其中包含关于每个州
的
各种数据,我希望选择科罗拉多州和佛罗里达州,并且只为这些州选择
浏览 5
提问于2020-11-14
得票数 0
4
回答
熊猫:不断从功能写到
csv
、
我为
Pandas
设置了一个函数,它运行在input.
csv
中
的
大量
行
中
,并将结果输入到一个系列
中
。然后,它将该系列写入output.
csv
。但是,如果进程被中断(例如被意外事件打断),程序将终止,所有本应进入
csv
的
数据都会
丢失
。 是否有一种方法可以连续地将数据写入
csv
,而不管函数是否针对所有
行
完成?可预见
的
是,每次程序启动时,都会创建一个空白
浏览 7
提问于2015-06-27
得票数 14
回答已采纳
1
回答
当SPSS (.sav)通过rpy导入大熊猫时,
如何
保存标签?
、
、
、
、
我希望工作
的
SPSS文件(.sav)
使用
pandas
。
在
没有SPSS程序
的
情况下,以下是转换为.
csv
时典型文件
的
样子:
在
调查前两
行
的
含义时(我不知道SPSS),似乎第一
行
包含Labels,而第二
行
包含VarNames。import
pandas
.rpy.common as com def savtocs
浏览 2
提问于2016-03-29
得票数 9
回答已采纳
5
回答
熊猫:
如何
解决“错误标记数据”?
、
、
到目前为止,
在
众多
的
答案
中
,没有一个对我有真正
的
帮助。如果我错过了
的
有用
的
一个,请告诉我。我对这个问题
的
猜测是,
Pandas
将
查找
第一
行
,并期望在下面的
行
中
获得相同数量
的</em
浏览 0
提问于2019-03-15
得票数 20
回答已采纳
4
回答
如何
查看完整
的
5788
行
7列。
、
、
、
、
我希望看到
CSV
数据
的
整个5788
行
和7列。我
使用
了下面的代码,它通过声明5788
行
x7列来提供很少
的
数据,但是
在
python提示符
中
只显示了10
行
和5列。
如何
获得整个
行
和列
的
显示?import
pandas
as pdprint (
浏览 0
提问于2020-05-13
得票数 0
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