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Python基础-文件批量操作

/practice/PC1/")# 创建文件夹if not new_folder.exists(): new_folder.mkdir()# 把PC文件夹中以.py末尾的文件复制到PC1中raw_folder...(file,new_folder)3、文件批量重命名第一步：设计重命名规则，比如“dataset”+递增数字+“.csv”; 第二步：获取需要命名的文件，使用filepath.rglob(“*.csv”...= filepath.rglob("*.csv")for index, file in enumerate(filelist): # enumerate可以统计文件的索引顺序 name = "testdata...# axis：沿着哪个轴进行合并，0 表示按行（垂直）合并，1 表示按列（水平）合并。默认为 0。# ignore_index：如果为 True，则忽略原始对象的索引，重新生成一个新的索引。...# 若使用df1.append(df2)只能是纵向拼接#定义输出文件名output_file = filepath / "merge_data.csv"mergeData.to_csv(output_file

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    利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

    1 links.csv 文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。...3.1 数据格式 userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分，是5星制，按半颗星的规模递增(0.5 stars - 5 stars) timestamp...数据包含在links.csv，movies.csv，ratings.csv和tags.csv文件中。有关所有这些文件的内容和用法的更多详细信息如下。 这是一个发展的数据集。...如果电影标题或标签值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））显示不正确，确保读取数据的任何程序（如文本编辑器，终端或脚本）都配置为UTF-8。...用户ID在ratings.csv和tags.csv之间是一致的（即，相同的id指的是两个文件中的同一用户）。 电影Ids 数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。

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    利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

    3.1 数据格式 [0t4dsmkaja.png] userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分，是5星制，按半颗星的规模递增(0.5 stars -...数据包含在links.csv，movies.csv，ratings.csv和tags.csv文件中。有关所有这些文件的内容和用法的更多详细信息如下。 这是一个发展的数据集。...如果电影标题或标签值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））显示不正确，确保读取数据的任何程序（如文本编辑器，终端或脚本）都配置为UTF-8。...用户ID在ratings.csv和tags.csv之间是一致的（即，相同的id指的是两个文件中的同一用户）。 电影Ids --------- 数据集中仅包含至少具有一个评级或标记的电影。...，使用基于标签的索引.loc或基于位置的索引.iloc [qkaq8t5a8s.png] 2.4 按性别计算每部电影的平均得分 可通过数据透视表(pivot_table)实现 该操作产生了另一个DataFrame

    4.7K11

    FAQ系列之Phoenix

    Phoenix 在全局索引维护期间执行本地索引以防止死锁。：当索引更新失败时，Phoenix 还会部分自动重建索引 ( PHOENIX-1112 )。 序列如何在Phoenix工作？...对于 CREATE TABLE，我们将创建任何尚不存在的元数据（表、列族）。我们还将为每一行添加一个空键值，以便查询按预期运行（无需在扫描期间投影所有列）。...因为 HBase 按字典顺序对行键进行排序，负值的第一位是 1 而正值是 0，所以如果我们不翻转第一位，负值就会“大于”正值。...列族在单独的文件中包含相关数据。...除非查询中使用的所有列都在其中（作为索引或覆盖的列），否则不会使用二级索引。构成数据表主键的所有列都将自动包含在索引中。

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    机器学习第2天：训练数据的获取与处理

    当我们获取到数据的时候，将它们保存为列表并设置索引后，就可以如示例一样保存为csv文件了，这里将index设置为False，否则会多出来一行索引列，之后我们读取数据时可以直接按序号索引，所以不必多出这一行...打开文件效果如下 数据的读取 我们同样是用pandas来处理数据，使用刚刚的文件，一个简单示例如下 import pandas as pd s = pd.read_csv("test.csv")...print(s) 运行结果如下 数据的操作 一个基本的操作csv表的方式就是按行按列索引了，我们同样按之前的文件来举个简单的例子 （1）按列索引 import pandas as pd s = pd.read_csv...("test.csv") print(s["name"]) 运行结果 （2）按行索引 注意，当我们直接这样按行索引，是会报错的 import pandas as pd s = pd.read_csv...("test.csv") print(s[0]) 这里我们介绍一种非常方便的索引方法，往下看 （3）iloc索引 iloc是一个通用的数据索引方法，让我们来看看怎么用吧 s.iloc[行,列] #一个伪代码

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    Python 文件处理

    1. csv文件处理 记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。...通过将字段包含在双引号中，可确保字段中的分隔符只是作为变量值的一部分，不参与分割字段(如...,"Hello, world",...)。...='"') CSV文件的第一条记录通常包含列标题，可能与文件的其余部分有所不同。...类似地，writerows()将字符串或数字序列的列表作为记录集写入文件。 在下面的示例中，使用csv模块从CSV文件中提取Answer.Age列。假设此列肯定存在，但列的索引未知。...检查文件中的第一个记录 data[0] ，它必须包含感兴趣的列标题： ageIndex = data[0].index("Answer.Age") 最后，访问剩余记录中感兴趣的字段，并计算和显示统计数据

    7.1K30

    python数据分析笔记——数据加载与整理

    Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ （本文框架） 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据（CSV）的方法： 方法一：使用pd.read_csv()，默认打开csv文件。...特殊说明：第9行使用的条件是运行文件.py需要与目标文件CSV在一个文件夹中的时候可以只写文件名。第10和11行中文件名ex1.CSV前面的部分均为文件的路径。...当没有指明用哪一列进行连接时，程序将自动按重叠列的列名进行连接，上述语句就是按重叠列“key”列进行连接。也可以通过on来指定连接列进行连接。...2、索引上的合并 （1）普通索引的合并 Left_index表示将左侧的行索引引用做其连接键 right_index表示将右侧的行索引引用做其连接键 上面两个用于DataFrame中的连接键位于其索引中...重塑数据集 1、旋转数据 （1）重塑索引、分为stack（将数据的列旋转为行）和unstack（将数据的行旋转为列）。

    6.1K80

    pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

    可以将文件命名为births1880.csv。函数to_csv将用于导出文件。除非另有指明，否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 df.to_csv? 我们将使用的唯一参数是索引和标头。...read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见，Births列的类型为int64，因此此列中不会出现浮点数（十进制数字）或字母数字字符。...plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。现在找到973值的实际宝贝名称看起来有点棘手，所以让我们来看看吧。

    6.1K10

    数据分析之Pandas分组操作总结

    之前介绍过索引操作，现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍：主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。...2. apply过程 在apply过程中，我们实际往往会遇到四类问题： 整合(Aggregation)：即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个数）； 变换(Transformation)：即分组对每个单元的数据进行操作...1. 分组函数的基本内容： 根据某一列分组 根据某几列分组 组容量与组数 组的遍历 level参数(用于多级索引)和axis参数 a)....练习 练习1 ：现有一份关于diamonds的数据集，列分别记录了克拉数、颜色、开采深度、价格，请解决下列问题： df=pd.read_csv('data/Diamonds.csv') df.head...以重量分组(0-0.5,0.5-1,1-1.5,1.5-2,2+)，按递增的深度为索引排序，求每组中连续的严格递增价格序列长度的最大值。

    7.9K41

    基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

    本文将从 GBase 数据库的特性出发，探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理，同时提供相关代码示例，帮助开发者更好地理解和应用 GBase 数据库。二、GBase 数据库的核心特性1....索引优化索引是提高查询性能的核心工具。在 GBase 数据库中，可以创建多种索引，如普通索引、唯一索引和全文索引。...代码示例：启用并行查询在配置文件中启用并行查询参数：parallel_query=ONmax_parallel_degree=8使用以下查询语句测试性能：SELECT user_id, COUNT(*)...实时聚合查询利用 GBase 的列存储特性，可以高效执行实时聚合查询。...通过分区管理、批量加载、索引优化以及并行查询等策略，开发者可以显著提升 GBase 数据库的处理能力。在应用中，结合具体场景优化策略，将能够充分发挥 GBase 数据库的潜力，为企业创造更大的价值。

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    python数据分析——数据预处理

    在该例中，首先使用pandas库中的read_csv方法导入sales.csv文件，然后使用info（）方法，查看数据的基本信息，代码及输出结果如下： import numpy as np import...文件中的数据表的大小,要求返回数据表中行的个数和列的个数。...利用drop()方法,对work.csv文件中的异常值进行删除操作,代码及运行结果如下: 五、数据类型的转化 1、数据类型检查 【例】利用numppy库的arange函数创建一维整数数组,并查 关键技术...方法重置索引外,还可以在导入csv文件的过程中，设置index_col参数重置索引，代码及结果如下： 6.3重命名索引 【例】构建series对象,其数据为[88,60,75],对应的索引为[1,2,3...axis: axis=0,表示按行删除,axis=1,表示按列删除。默认值为0。 index:删除行，默认为None。 columns：删除列，默认为None。

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    Pandas速查卡-Python数据科学

    numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 导入CSV文档 pd.read_table(filename) 导入分隔的文本文件 (如TSV) pd.read_excel...(dict) 从字典、列名称键、数据列表的值导入 输出数据 df.to_csv(filename) 写入CSV文件 df.to_excel(filename) 写入Excel文件 df.to_sql(...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表...df2],axis=1) 将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同） df1.join(df2,on=col1,how='inner') SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col

    9.2K80

    pandas.read_csv 详细介绍

    # array-like, optional pd.read_csv(data, names=['列1', '列2']) # 指定列名列表 索引列 index_col 用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引...pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 使用部分列...# list-like or callable, optional # 读取部分列 pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列，顺序无关 pd.read_csv...(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名，列名必须存在 # 指定列顺序，其实是 df 的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']...pd.read_csv(data, usecols=[0, 2], squeeze=True) 表头前缀 prefix 如没列名，自动指定一个前缀下划线线序数的名称，如 n0、n1。

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