我分析大量的金融数据集,这些数据集经常因为损坏的数据字段而给我带来麻烦。幸运的是,在不久的将来,我有机会改变数据传递给我的方式。数据将以双分号分隔的txt文件的形式提供,其中的字段用双引号引起来,即"A";;"B";;"C“
但是,在使用pandas的read_csv将此文件转换为pandas df时,pandas似乎无法识别双引号,只能识别双分号分隔符。因为输出看起来像:"A“"B”"C",而不是A B C
我尝试将quotechar='"‘作为参数和quoting=csv.QUOTE_ALL传递,但这不
我正在使用pandas.read_csv()从几个csv文件导入数据。每个文件中的行数/列数是未知的。数据应为float (将n.a.替换为np.NaN),但索引包含字符串。下面是.csv文件中数据的示例: X Y Z
A 3.1 2.1 4.0
B 2.1 8.0 0.0
C 5.4 7.1 n.a.
D 7.6 5.0 5.5 我使用的代码如下: dataset = pd.read_csv(file_name + '.csv', header=0, index_col=0, na_values=[
假设我有一个用OOP编写的任务的python文件。我的代码中的一些类使用库,如pandas、csv……可以在main()函数之前导入这些库吗?从技术上讲,它是可行的,但我不确定这是否是正确的方式
class A
class B
class C
import csv
import pandas
def main ():
#pass
if __name__ == '__main__':
main()
上下文
在中读取文件时应该使用with open:
import csv
with open('employee_birthday.txt') as csv_file:
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
line_count = 0
for row in csv_reader:
if line_count == 0:
print(f'Column names are {", ".join(row)}')
在使用lamda表达式导入csv文件时,我试图解析日期,但我得到了:
**ValueError: time data 'Date' does not match format '%m/%d/%Y'**
我的文件中的日期没有零填充。
import pandas as pd
from datetime import datetime
#Date format 1/1/2019
date_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y')
_2019 = pd.read_csv('
我对python还不熟悉,但我在读取文本文件时遇到了困难,该文本文件包含了作为分隔符的数据。如何将文件拆分为CSV格式的列。
import csv
my_file_name = "NVG.txt"
cleaned_file = "cleanNVG.csv"
with open(my_file_name, 'r') as infile, open(cleaned_file, 'w') as outfile:
data = infile.read()
data = data.replace("|",
问:当我尝试运行"from pandas import read_csv“或"from pandas import DataFrame”时,我得到的错误分别是"ImportError: cannot import name 'read_csv'“和"[![ImportError: cannot import name 'DataFrame'][1]][1]”。
我正在尝试运行的代码:
from pandas import DataFrame
from sklearn import datasets
iri
我试图使用pandas从csv文件中读取数据,对数据执行回归和其他统计操作,但反复得到这个错误,这是以前没有出现的。 File "comp.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "F:\Program Files (x86)\Python36-32\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 13, in <module>
__import__(dependency)
File "F:\Progr