我正在读取多个csv文件,并将它们合并到一个数据文件中,如下所示:
pd.concat([pd.read_csv(f, encoding='latin-1') for f in glob.glob('*.csv')],
ignore_index=False, sort=False)
问题:
我希望根据csv文件名添加一个列,该列不存在于任何csv (到dataframe中),而csv文件名是连接到dataframe的每个csv文件。任何帮助都将不胜感激。
我在一个目录中有超过300个csv文件。csv文件具有以下结构
id Date Nitrate Sulfate
id of csv file Some date Some Value Some Value
id of csv file Some date Some Value Some Value
id of csv file Some date Some Value Some Value
我希望计数每个csv文件中的行数,不包括该文件中的NA,并将其存储在dataframe中,其中有两列:(1) id & (2)
我有各种包含数据的文件。我希望从每个文件中提取一个特定的列,并创建一个包含所有提取数据的列的新的dataframe。
例如,我有3个文件:
A B C
1 2 3
4 5 6
A B C
7 8 9
8 7 6
A B C
5 4 3
2 1 0
新的dataframe应该只包含来自C列的值:
C
3
6
9
6
3
0
因此,第一个文件的列应该复制到新的dataframe,来自第二个文件的列应该是新dataframe的附录。
到目前为止,我的代码如下所示:
import pandas as pd
import glob
for filename in glob.glob('
目前,运行此代码将只生成一个.csv文件,其中只包含最后一个结果。如何将所有获取的数据导出到一个.csv文件中?
import requests
import pandas as pd
import json
from pandas.io.json import json_normalize
from bs4 import BeautifulSoup
for id in range (1, 6):
url = f"https://liiga.fi/api/v1/shotmap/2022/{id}"
res = requests.get(url)
我一遍又一遍地试图用OOP编写一个“超市”应用程序。
这个应用程序应该对超市的员工有用。该应用程序从CSV文件中读取数据,该文件如下所示:
name,amount
soap,4
rice,5
bread,10
超市里有收银员和经理。出纳员只能查看产品的数量。经理可以查看,但也可以更改金额。
下面是我想出的代码:
import pandas
class Data:
"""Creates a pandas dataframe out of a text file"""
def __init__(self, datafile =
全新的Python和编程。我有一个函数从.csv文件中提取文件创建日期(日期包括文件命名约定):
def get_filename_dates(self):
"""Extract date from filename and place it into a list"""
for filename in self.file_list:
try:
date = re.search("([0-9]{2}[0-9]{2}[0-9]{2})",
我需要导出到csv,然后再次导入如下所示的DataFrame: price ................................................................................................................... hold buy balance long_size short_size minute hour day week month
close high low open CCI12 R
我正在尝试比较两个csv文件,如果它们匹配,则写入第三个文件(比较/写入工作正常)。我的问题是迭代。在下面的示例中,我的程序将打印1的次数与s中的行数一样多。如果我将print上移一个级别,并删除for for s循环,它将打印与z中的行数相同的行数。实际上,我希望它将z中的每一行与s中的每一行进行比较,但它只对z中的第一行执行比较并退出
import csv
if __name__ == "__main__":
with open("z_file.csv", "r") as f:
with open("s_fi
到目前为止,我使用了以下python代码:
file = open(filePath, "r")
lines=file.readlines()
file.close()
假设我的文件有几行(10,000或更多),如果我对多个文件这样做,我的程序就会变慢。有没有办法在Python中加速这一过程?通过阅读各种链接,我了解到readline将文件行存储在内存中,这就是代码变慢的原因。
我也尝试了下面的代码,我得到的时间增益是17%。
lines=[line for line in open(filePath,"r")]
在python2.4中有没有其他的模块(我可能错
我所有的文件都有下面的标题,它们可以追溯到几年前。我希望能够读取每个文件,然后将文件名中的日期作为列添加。
文件类型截至2015-04-01.csv
path = 'C:\\Users\\'
filelist = os.listdir(path) #All of my .csv files I am working with
file_count = len(filelist) #I thought I could do a for loop and use this as a the range
df = Series(filelist)
在一些数据上,我按列计算了均值。
假设数据如下所示
A B C ... Z
0.1 0.2 0.15 ... 0.17
. . . .
. . . .
. . . .
我使用了DataFrame的mean()函数,结果我得到了
A some_mean_A
B some_mean_B
...
Z some_mean_Z
为了替换NaN,我使用了fillna()。它适用于计算平均值并在同一执行过程中使用它的情况。
但是,一旦我将这些方法保存到一个文件中,并读取它以在另一个.py文件中使用它,我就得到了垃圾