我编写了此列表理解,用于将熊猫数据帧导出到CSV文件(每个数据帧被写入不同的文件):
[v.to_csv(str(k)+'.csv') for k,v in df_dict.items()]
熊猫数据帧是字典的值,其中键将是CSV文件名的一部分。因此,在上面的代码中,v是数据帧,而k是将数据帧映射到的字符串。
一位同事说,使用列表理解不是写输出文件的好主意。为什么会这样?此外,他还说,为此使用for循环会更可靠。如果是真的,为什么会这样呢?
我有大量的csv文件。(超过500csv文件)目前我必须提取特定的单元格1×1csv manually.And,根据类别制作新的数据帧。下面是我的代码,用于导入数据,为每个csv特定单元格信息创建变量,并创建新的数据帧。 #Import the csv and create a list
tempx <- list.files(pattern ="*.csv")
mylist <- lapply(tempx,read_csv) 逐个创建变量,提取每个csv.file中的具体数据,并删除零值 file1 <- mylist[[1]][132:167,4][ap
我正在尝试使用循环来简化一些代码,这样我就可以分析文件夹中的多个数据集,而不必为每个数据集编写新的代码。
此代码的目标是将文件夹中的每个.csv文件加载到其自己的数据帧中。
#Define the path to the folder containing the data sets
folder <- "Volumes/DataHD/Folder/"
#Make a list of the files within that folder
files <- list.files(path = folder)
#Define the desired names
我有一个目录,每个客户都有一个文件夹。在每个客户文件夹中都有一个名为surveys.csv的csv文件。我想打开每个客户文件夹,然后从csv中提取数据并进行连接。我还想创建一个包含该客户id的列,该id是文件夹的名称。
import os
rootdir = '../data/customer_data/'
for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
for file in files:
csvfiles = glob.glob(os.path.join(mycsvdir, 'surveys.csv
我想在运行时上传csv文件。表示用户将在程序处于运行状态时上载其csv文件。首先,程序会询问用户“你想输入多少个csv文件?”在此之后,它将创建大量的空白数据帧。现在,程序将要求用户上传csv文件,程序将把这些数据帧逐个链接到上传的数据帧。 我已经尝试了下面提到的代码。但是代码不起作用。 import pandas as pd
n=input("Please enter the number of CSV file you want to enter")
for i in n:
pd.DataFrame[(df[i])]
我使用python处理熊猫数据帧已经有一段时间了。我想将我正在使用的相同代码切换到R。然而,我没有太多使用R的经验,我也不确定我有什么选择来做同样的事情。我有一个包含许多csv文件的文件夹,并且我有一个文件名列表,我希望遍历这些文件并对这些文件进行完整的外连接。 在pandas中,我会运行以下命令, import pandas as pd
filelist = pd.read_excel("/Users/XXX/Documents/test/data/list.xlsx") #contains a list of filenames in the File column ar
我刚开始使用python,目前正在尝试导入多个csv文件作为数据帧。虽然有一些类似的问题,但它们似乎对我的问题没有帮助。csv文件具有相同的结构,并且名称不是我希望它们作为数据帧导入时的名称。字典列表包含数据帧的名称(应该是怎样的)以及csv文件的名称。由于我需要对不同的文件夹多次执行此操作,因此我尝试创建一个公式:
def import_csv(CSVdict):
for index in range(len(CSVdict)):
CSVdict[index]["New_ID"]=pd.read_csv(("C:/path/"+str(C
我有一个数据帧列表: all_df = ['df_0','df_1','df_2','df_3','df_4','df_5','df_6'] 我如何从这个列表中调用它们来做这样的事情: for (df,names) in zip(all_df,names):
df.to_csv('output/{}.csv'.format(names)) 当预期执行时,我得到了错误的'str' object has no attribute 'to_c
我对Pandas/Python有些陌生(更深入地了解SAS),但我的任务如下:我有四个Pandas数据帧,我想将它们分别导出到一个单独的csv文件中。csv的名称应与原始数据帧(forsyning.csv、inntak.csv等)相同。 到目前为止,我已经用数据帧的名称创建了一个列表,然后尝试将该列表放入一个for循环,以便生成一个接一个的csv。但我只做了一半。到目前为止我的代码如下: df_list = ['forsyning', 'inntak', 'behandling', 'transport']
for i in
尝试使用(.config)文件创建数据帧以获取文件,但在从下面的文件创建Dataframe时出错
实际文件name:rgf_ltd_060520202
my config fil的示例结构(它是分离的管道):
...|/user/Doc/ABC/rgf_ltd_[0-9]*|CSV|Collection
从这里开始,当我试图通过在脚本中获取我的配置文件来创建数据帧时
import pandas as pd
#fetching details fromconfig file
with open('config','r') as rd:
lines=rd.r
我有一个很大的Pandas数据帧,24'000'000行×6列加上索引。我需要读取第1列中的一个整数(=1或2),如果第1列= 1,则强制第3列中的值为负;如果第1列= 2,则强制第3列中的值为正。我在Jupyter notebook中使用以下代码: for i in range(1000):
if df.iloc[i,1] == 1:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3])*(-1)
if df.iloc[i,1] == 2:
df.iloc[i,3] = abs(df.iloc[i,3]) 上面的代
我有一个超过50k行的.csv文件。我想把它分成更小的块,并保存为单独的.csv文件。我不确定熊猫是不是最好的方法(如果不是,我愿意接受任何建议)。 我的目标:读取文件,识别数据帧中现有的行数,将数据帧分成块(每个文件3000行,包括标题行,另存为单独的.csv文件) 到目前为止我的代码如下: import os
import pandas as pd
i = 0
while os.path.exists("output/path/chunk%s.csv" % i):
i += 1
size = 3000
df = pd.read_csv('/input/
我有一个数据框架,在这里我想使用group函数,因为column.It在我正在做的数据帧中工作得很好。
import pandas as pd
#df=pd.read_csv(r'C:\Users\mobeen\Downloads\pminus.csv')
df=pd.read_csv(r'C:\Users\final.csv')
print(df)
df1=[v for k, v in df.groupby('region')]
df1
df1.to_csv('filename2',na_rep='Nan',in