项目lib文档展示了如何将pandas数据帧保存到项目资产中:
# Import the lib
from project_lib import Project
project = Project(sc,"<ProjectId>", "<ProjectToken>")
# let's assume you have the pandas DataFrame pandas_df which contains the data
# you want to save in your object storage as
在下面的示例中,userids是我的参考数据帧,userdata是应该进行替换的数据帧。
> userids <- data.frame(USER=c('Ann','Jim','Lee','Bob'),ID=c(1,2,3,4))
> userids
USER ID
1 Ann 1
2 Jim 2
3 Lee 3
4 Bob 4
> userdata <- data.frame(INFO=c('foo','bar','foo',
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
给定pandas数据帧如下: Partner1 Partner2 Interactions
0 Ann Alice 1
1 Alice Kate 8
2 Kate Tony 9
3 Tony Ann 2 我如何按特定的合作伙伴分组,比方说找出Ann的交互总数? 就像这样 gb = df.groupby(['Partner1'] or ['Partner2']).agg({'Interactions': 'sum'}) 并得
我使用的是Python 3.7。
每次将excel文件(.xls)下载到特定的下载文件夹位置时,都必须下载该文件,该文件具有唯一的文件名。
然后使用Python和Pandas,我必须打开excel文件并将其读取/转换为数据帧。
我想自动化这个过程,但我在告诉Python获取XLS文件的全名作为变量时遇到了问题,然后pandas将使用该变量:
# add dependencies and set location for downloads folder
import os
import glob
import pandas as pd
download_dir = '/Users/
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
我有两个UTF-8文本文件:
repr(file1.txt):
\nSTATEMENT OF WORK\n\n\nSTATEMENT OF WORK NO. 7\nEffective Date: February 15, 2015
repr(file2.txt):
RENEWAL/AMENDMENT\n\nTHIS agreement is entered as of July 25, 2014. b
它们各自的Brat注释文件具有以下注释:
file1.ann:
T1 date 61 78 February 15, 2015
file2.ann:
T1 date 53 67 Jul
因此,我希望有一个脚本连续写入CSV文件,另一个脚本定期从同一个CSV文件中读取。 我正在寻找一种方法来删除我刚刚从CSV文件(而不是从我的pandas数据帧)中读取的行。 有人能帮上忙吗? # Read data in to dataframe
deviceInfo = pd.read_csv("sampleData.csv", nrows = 100)
# Somehow delete those 100 rows from the CSV file
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
我有以下从excel文件文件夹创建的数据帧字典:
import os
import glob
import pandas as pd
files = glob.glob(os.path.join("staging" + "/*.csv"))
print(files)
# Create an empty dictionary to hold the dataframes from csvs
dict_ = {}
# Write the files into the dictionary
for file in files:
dict_[file]
我有一个不适合我的系统内存的CSV文件。使用Pandas,我想读取散布在整个文件中的少量行。 我想我可以在没有熊猫的情况下做到这一点,遵循这里的步骤:How to read specific lines of a large csv file 在pandas中,我尝试使用skiprows来只选择我需要的行。 # FILESIZE is the number of lines in the CSV file (~600M)
# rows2keep is an np.array with the line numbers that I want to read (~20)
rows2skip