我有一个.csv文件,它是一个从软件导出的输出。这个.csv文件包含许多NaNs。我需要通过将数据读取到数据中来分析数据,并使用dataframe.fillna(0)将所有的NaNs替换为0。但是,当我使用pandas.read_csv()导入这个.csv文件时,dataframe中的元素类型是'str',因此不能使用dataframe.fillna(0)。因此,我的问题是:如何在读取np.float文件时将元素转换为.csv?
有一个关于dtype的论点是,下面是解释:
dtype : Type name or dict of column -> type, defau
我正在处理Python中的一些电真皮数据,希望能够计算和绘制我的数据的z分数。我的数据被构造成csv中的一列。我已经成功地导入了这个文件并将其转化为一个列表,如下所示:
import csv
with open("1538130011EDA.csv",'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
print row
import numpy as np
EDAdata = np.genfromtxt('1538130011EDA.csv
我正试图将熊猫的数据保存为.csv文件。目前,我的代码如下所示:
with open('File.csv', 'a') as f:
df.to_csv(f, header=False)
保存是可行的,但问题是,我的dataframe中的列表被压缩为第一项、第二项、.、最后项和中间的所有条目。如果我只看原始数据,所有的条目都在那里。有没有办法将列表转换为包含所有元素(str(df)也丢弃中间元素)的字符串,或者如何将完整的numpy数组保存在csv表的单元格中?
谢谢你的帮助,薇薇安
我导入了CSV文件,并将数据放入一个数组中。现在我在想,我该怎么做才能打印出数组中的特定值呢?例如,如果我想要第二行第二列中的值。另外,我该如何将这两个值相加?谢谢。
import csv
import numpy as np
f = open("Test.csv")
csv_f = csv.reader(f)
for row in csv_f:
print(np.array(row))
f.close()
我有一个CSV文件,格式如下:
0001 @ word @ some information @ other information @
最后一列保留为空。我想要标记每一行,并将标记放在最后一列。
我还有一个目录,里面装满了纯文本文件,其中只包含单词列表(每行1个)。每个列表的文件名都与我要应用的标记相同。
列表/列表/水果1列表/水果2列表/蔬菜1列表/蔬菜2
如何将包含与CSV第2列中的单词完全匹配的每个文件的名称添加到CSV的末尾?例如:
CSV中的一行如下所示,单词"banana“出现在fruit1和fruit2中的两个列表中。
0004 @ banana @ some inf
我想要将列表列表写入csv文件。列表的每个元素都应该放入一个新的列中,并且每个列表都应该有自己的行。我想不出如何将列表中的每个元素插入到新列中。我的代码如下所示:
example_list = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
with open('example.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
for line in example_list:
writer.writerow(line)
但这将为我提供一个文件,每个列表都在一列中。谁能给我一个如何分离列表
我一直试图找到一种好的、灵活的方法来解析Python中的CSV文件,但似乎没有一个标准选项适合这个要求。我很想写我自己的东西,但是我认为numpy/scipy和csv模块的一些组合可以满足我的需要,所以我不想重新发明轮子。
我希望能够指定分隔符、指定是否有标题、要跳过的行数、注释分隔符、要忽略的列等标准功能。我所缺少的中心功能是能够以一种优雅地处理字符串数据和数字数据的方式解析CSV文件。我的许多CSV文件的列都包含字符串(不一定长度相同)和数字数据。我希望能够对这个数字数据具有numpy数组功能,但也能够访问字符串。例如,假设我的文件如下所示(假设列是制表符分隔的):
# my file
n
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)
我有一个巨大的CSV文件(3.5GB,每天都在变大),它有正常的值,还有一列名为“元数据”的嵌套JSON值。我的脚本如下所示,其目的只是将JSON列转换为其每个键值对的普通列。我正在使用Python3 (Anaconda;Windows)。
import pandas as pd
import numpy as np
import csv
import datetime as dt
from pandas.io.json import json_normalize
for df in pd.read_csv("source.csv", engine='c',
我有一个二维的数字数组,它的形状是(15015,262)。我需要将它导出到csv文件中,以便numpy 2 2Darray的每一行是csv文件的单元素列表(即csv文件的形状应为(15015,1)。
我试过使用python和numpy模块的csv模块,但似乎没有什么能正常工作。例如,我尝试使用
with open('filename.csv', 'wb') as f: writer = csv.writer(f) for val in modified_seq_data: writer.writerow([val])
在上述情况下
我正在生成一个从注册表到Python列表的电话号码列表。然后,我想迭代这个列表,并将它添加到一个已经存在的CSV文件中间的一个新列中。列是CSV中的索引9。下面是我尝试编写的代码,但是我得到了一个“列表索引超出范围错误”。
import csv
with open('input.csv','r') as csvinput:
with open('output.csv', 'w') as csvoutput:
writer = csv.writer(csvoutput)
i=0
我发现自己使用csv读取器和一个for循环来解析许多数据文件(通常在.csv文件中或类似的文件中)来迭代每一行。例如,数据通常是一个浮点数表。
reader = csv.reader(open('somefile.csv'))
header = reader.next()
res_list = [list() for i in header]
for line in reader:
for i in range(len(line)):
res_list[i].append(float(line[i]))
result_dict = dict(zip(h
我正在尝试从csv文件中的单独列创建两个不同的数组。csv文件有一列表示“月份”,另一列表示“温度”。这就是我到目前为止所拥有的,但我不知道如何将这些值转换为数组。
public class InputOutput
{
private double temperature;
public InputOutput()
{
List<String> temperatures = new ArrayList<String>();
Iterator<String> tempIterator = tempera
我有大约20个excel文件保存为CSV在一个文件夹。每个excel文件都有保存在第一、第二和第三列中的数字。我试图在python中使用CSV模块读取所有文件的第一列、所有文件的第二列和所有文件的第三列,并计算每一列的平均偏差和标准差,并将这些结果保存在一个单独的excel中。请帮忙..。这就是我所拥有的,所以far...how可以分别访问每一列吗?
import csv
import os
from numpy import array
path="A:\\hello\\folder"
dirList=os.listdir(path)
for file in dirList