我试着用熊猫来读取文件,但是它显示了一个类型错误。我看不出原因。有人能帮我吗?下面是我的代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#prepare the files
df = pd.read_csv("~/Downloads/Boston.csv") # for doing modifications
回溯(最近一次调用):
文件"",第1行,在df =pd.read_csv(“~/下载/Boston.csv
我有下面的csv文件(每行是动态字符数,但列是固定的.希望我说得通)
**001** Math **02/20/2013** A
**001** Literature **03/02/2013** B
**002** Biology **01/01/2013** A
**003** Biology **04/08/2013** A
**001** Biology **05/01/2013** B
**002** Math **03/10/
我同时运行12个不同的python脚本,每小时从数千个数据点中筛选给定的条件。
我想将输出数据保存到一个“主csv文件”中,但我认为最好将数据放入SQLite3中,因为我会被csv文件淹没。
我正试图将输出直接传输到SQLite3。
到目前为止,这是我的剧本:
symbol = []
with open(r'c:\\Users\\Desktop\\Results.csv') as f:
for line in f:
symbol.append(line.strip())
f.close
path_ou
我有两个文件A.csv和B.csv,第一列包含一个文件名列表,第二列包含一个数值。两个.csv文件中列出的文件名应该相同(有时A中的某些文件名在B中缺失,但B中的文件名始终存在于A中),但它们的顺序不同,而且每个文件名的数值也不同。文件中的文件名数量可以在90k-200k范围内。下面是两个文件的外观示例: cat A.csv
a -7.8
b -13.1
c -0.1
d -3.5
cat B.csv
b 3.149
c 0.197
a 14.263 我需要使用不同
我对SO和R编程语言都是新手。
我有两个csv格式的数据集。它们每个都包含多个列。假设:-第一个文件a.csv包含列A、B、C、D-第二个文件b.csv包含列A、B、Y、Z
我想将A、B在两个文件(条件)中包含相同值的所有行输出到一个新的output.csv文件中,并将Y、Z从b.csv附加到C,D从a.csv仅用于满足该(条件)的行。
下面是一个示例:
a.csv
A B C D
1 a 0 1
56 b 2 3
321 b 0 0
b.csv
我们不得不合并许多CSV文件,但没有找到任何工作方法(通过MS Excel,通过Python和Pandas,...)。所有的文件都有相同的结构,你可以在附加的照片中看到。在内容方面不需要做任何更改,只需在一个大型CSV中添加所有文件的所有列即可。期待您的想法!Structure of .csv files
我有两组文件,其中包含CSV格式的数据,带有公共密钥(时间戳)--我需要按时间顺序遍历所有记录。
Group A:‘环保Data'’
- Filenames are in format A\_0001.csv, A\_0002.csv, etc.
- Pre-sorted ascending
- Key is Timestamp, i.e.YYYY-MM-DD HH:MM:SS
- Contains environmental data in CSV/column format
- Very large, several GBs worth of data
Group B:'
我正在使用python建立数据库连接并读取csv文件。对于csv中的每一行,我想运行一个PostgreSQL查询,并获得与读取的每一行相对应的值。
数据库连接和文件读取工作正常。另外,如果我对硬编码值运行query,那么它工作得很好。但是,如果我尝试使用python变量对csv文件中的每一行运行查询,那么我就得不到正确的值。
cursor.execute("select team from users.teamdetails where p_id = '123abc'")
上面的查询工作正常。但是当我尝试从csv文件中获取多个值时,我得到的值不正确。
curso
通过这个问题:How to group data and construct a new column - python pandas?,我知道了如何使用pandas对多列进行分组并构造一个新的唯一id,但是如果我想在Python中使用Apache beam来实现该问题中描述的相同功能,我如何实现它,然后将新数据写入换行符分隔的JSON格式文件(每行都是一个unique_id,其中包含属于该unique_id的对象数组)? 假设数据集存储在csv文件中。 我是Apache beam的新手,这是我现在所拥有的: import pandas
import apache_beam as beam
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
我正在尝试编写一个python脚本,它将从一个输入文件夹中获取多个不同的csv文件,然后创建一个数据文件列表,并将它们显示为power bi中的power bi表。下面的脚本没有将任何表加载到power bi中:
import os
import pandas as pd
path = r'C:\Users\admin\Downloads\Data analysis case study'
csv_files = [os.path.join(path+"\\", file) for file in os.listdir(path) if file.endswi
我很难理解如何使用CLI命令在输入文件参数上运行Python脚本来生成输出文件。据我所知,analysis.py是python脚本,-s和-p是变量名,分别包含来自Sales.csv和Products.csv的csv数据。在analysis.py中,我如何接受存储在-s和-p中的两个CSV,然后创建一个名为SalesReport.csv的输出?我是否会创建一个名为SalesReport.csv的空白csv文件,然后将分析过的数据写入该文件?或者命令行会使用存储在sales-report变量中的数据为我创建一个SalesReport.csv文件。
python analysis.py -s Sa
我是Python的新手,也不是什么程序员。我有40+文本文件,我想要组合在一起(在一个‘宽’csv,而不是‘高’csv。也就是说,我不想附加文件)并产生一个新的csv。
使用Pandas (合并)我可以实现我想要的,但我认为有一个更简单的方法。这里有七个文件:
将熊猫作为pd导入
a = pd.read_csv("c:/pyTest/B01001.txt")
b = pd.read_csv("c:/pyTest/B01002.txt")
c = pd.read_csv("c:/pyTest/B01003.txt")
d = pd.read_cs