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
在R中,有一个名为assign的函数,它为环境中的名称赋值。
例:
assign("Hello", 2)
> Hello
[1] 2
在python中,我似乎不能这样做。我最初尝试过:
import numpy as np
import pandas as pd
import os
for file in os.listdir('C:\\Users\\Olivia\\Documents'):
if file.endswith(".csv"):
os.path.splitext(file)[0] = pd.read_
我正在尝试创建一个python函数,它有助于执行以下任务
从文件夹中读取.csv文件为每个文件创建不同的数据帧(数据文件名应与文件名相同)创建所有已创建数据帧的列表并将其分配给变量(变量名为文件夹名称)
以下是我正在尝试的守则:
import pandas as pd
import os
def read_folder():
path = input('Please provide path name to read:')
for file in range(1000):
if os.path.exists(path + '/'
我在一个列表中有一个csv文件路径名的列表,并且我试图将它们保存为dataframes。我该怎么做呢?
import pandas as pd
import os
import glob
# use glob to get all the csv files
# in the folder
path = "/Users/azmath/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/Projects/LESA/2022 HY/All"
csv_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.xlsx"
我首先垂直生成一些数据,但希望将它们转置为行数据,然后将它们堆叠到一个类似Pandas数据帧的数组中。如何获得包含4列('fr','en','ir','ab')和3行的熊猫数据帧的最终结果?
# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import nltk
import re
import random
from random import randint
import csv
import
我有一个非常大的数据帧另存为gzip文件。在保存数据之前,还需要对其进行大量操作。
您可以尝试将整个gzip数据帧转换为文本格式,将其保存到变量中,解析/清理数据,然后通过pandas.read_csv()保存为.csv文件。然而,这是非常耗费内存的。
我想逐行读取/解压缩这个文件(我认为这将是最节省内存的解决方案),解析它(例如,使用正则表达式re或pandas解决方案),然后将每一行保存到pandas数据帧中。
Python有一个gzip库来实现这一点:
with gzip.open('filename.gzip', 'rb') as input_file:
循环遍历一堆文件并为每个文件创建单独的数据帧的最佳方法是什么?我已经研究过其他问题,但似乎每个问题的重点都是将文件连接到一个数据框架中。
例如,如果我有mylist = 'a.csv','b.csv','c.csv',并且我希望我的每个数据帧都使用文件的名称(a,b,c),我不能这样做,因为赋值语句的左边被视为字符串。如何纠正这一点,以便将其解释为数据分配?
mylist = ['a.csv','b.csv','c.csv']
import pandas as pd
for file in myli
我有一个包含文件名的列表。我想解析目录,从列表中的每个元素开始读取所有文件,并将其存储在dataframe中
例如:
list1=[abc,bcd,def]
目录:
abc1.txt
abc2.txt
abc3.txt
bcd1.txt
bcd2.txt
bcd3.txt
输出应该是这样的:以'abc‘开头的文件应该在一个pandas数据帧中,而在其他数据帧中以'bcd’开头的文件,等等
我的代码:
dfs = []
for exp in expnames:
for files in filenames:
if files.startsw
问题是如何将行从pandas数据帧加载到numpy数组中,以便逐行处理?虽然在类似的问题上有许多问题,但这个问题是独一无二的,因为它需要逐行处理,我已经通过for循环促进了这一过程。for循环打算将dataframe中的每一行作为numpy数组,并将其与另一个具有任意浮点值的numpy数组相乘。最小函数定义如下。 def function():
#Load Data
data = pd.read_csv('data.csv')
#Forward
for row in data:
variable_matrix = np.arra
下面是我搜集到的字典列表中的一个:(my_dict是一个全局变量) my_dict = {'Name': [<h2>Christopher C. & Jennifer H. Lamey</h2>], 'Phone': ['(256) 236-8889'], 'Email': ['office@servproanniston.com'], 'Website': ['https://www.servproanniston.com/company-prof
当前,下面的代码读取路径中的所有csv文件,然后保存在一个列表中。 我想用文件名的名称保存每个数据帧,例如echo.csv path = r'M:\Work\Experimental_datasets\device_ID\IoT_device_captures\packet_header_features' # use your path
all_files = glob.glob(os.path.join(path, "*.csv"))
li = []
for filename in all_files:
df = pd.read_csv(file
我想要将数据帧导出到csv。但最重要的是,我想打印数据帧的日期,以在csv文件中产生以下结果。如何将字符串句子连接到数据帧中,以便将其一起导出到csv?
import pandas as pd
import datetime as dt
today1=dt.datetime.today().strftime('%Y%m%d')
print('This dataframe is created on ',today1)
df=pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]})
print(df)
df.to_c
尝试为列表中的每个股票报价器创建pandas数据框 我的代码: for ticker in stock_tickers:
data = pd.read_csv(f'{ticker}_{get_date()}.csv') 它将只为最后一个股票报价器创建一个pandas数据框架...有没有办法让所有人都这样做呢?
我有一个包含.exp文件的文件夹。它们基本上是带有.exp扩展名的.csv文件(只是从仪器中导出的文件的格式)。我知道这一点,因为将.exp改为.csv仍然允许在Excel中以csv文件的形式打开它们。示例如下:
在Python中,我希望将每个文件中的数据读入数据帧(每个文件一个)。我已经尝试了以下代码,但它使列表dfs的所有文件和:(i)我不知道如何访问列表dfs的内容,并将其转换为几个数据框(ii)它看起来像是在原始.exp文件中的列丢失了。
import os
# change directory
os.chdir('..\LAB\MC-ICPMS solution\Dump d