导入seaprate pandas数据帧中某个路径下的所有csv文件
导入separate pandas数据帧中某个路径下的所有csv文件可以通过以下步骤完成：
- 导入必要的库：
import os
import pandas as pd- 定义一个函数来读取指定路径下的所有csv文件并将它们合并到一个数据帧中：
def import_csv_files(path):
all_data = pd.DataFrame()
for file in os.listdir(path):
if file.endswith(".csv"):
file_path = os.path.join(path, file)
data = pd.read_csv(file_path)
all_data = pd.concat([all_data, data])
return all_data- 调用函数并传入路径参数来导入所有csv文件：
data_frame = import_csv_files("指定路径")这样，所有指定路径下的csv文件将被导入并合并到一个名为data_frame的数据帧中。
这个方法的优势是可以方便地批量导入和合并多个csv文件，适用于需要处理大量数据的场景，例如数据分析、机器学习等。
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相关·内容
我正在尝试使用Python2.7在PythonAnywhere上创建一个Flask web应用程序，它允许用户上传csv文件，然后将文件读取到pandas数据帧中进行处理。该程序可以处理我尝试过的一个csv文件，但不能处理其他任何文件。该程序似乎可以正常上传文件，但会抛出一条错误消息，显示为#012IOError: File xyz.csv does not exist。以下是代码的相关部分：
from flask import Flask, make_response, request, send_file
import pandas as pd
# Initialize the Flas
浏览 11提问于2017-07-24得票数 2
1回答
我有4个单独的CSV文件，我希望读入Pandas。我想将这些CSV文件合并到一个数据帧中。
问题是CSV文件中的列包含以下内容：、；|和空格。因此，在读取不同的CSV文件时，我必须使用不同的分隔符，并进行一些转换以使其格式正确。
每个CSV文件都包含一个“ID”列。当我合并我的数据帧时，它没有正确地完成，并且我在已经合并的列中得到了'NaN‘。
您是否必须使用相同的分隔符才能正确合并数据帧？
浏览 10提问于2017-06-28得票数 0
回答已采纳
我想在覆盖模式下将pandas数据帧保存到csv。我希望每当程序再次运行时，如果有任何更改，那么它应该将数据帧保存到csv，并在该位置覆盖已经保存的csv文件。
浏览 4提问于2020-08-11得票数 0
3回答
在Python中读取SQL表
、、、、
我有一个.sql文件，我只想读入Jupyter Notebook中的Pandas数据帧。对于CSV文件，我只需要上传文件并创建一个数据帧，如下所示：
df = pd.read_csv('file.csv')
我想我的SQL文件需要使用像MySQL这样的数据库应用程序提供服务。也许有某种方法可以在本地托管.sql文件？我不需要做任何数据库操作-我只想读取表值。
浏览 3提问于2018-06-25得票数 0
我在一个文件夹中有很多csv文件。对于本例，假设file1.csv到file9.csv。我想要的是在单独的数据帧中导入这些文件中的每个。不能在1个dataframe中导入它，因为所有文件都有不同的列。下面的代码遍历此文件路径中的所有csv文件，并假定将它们导入到不同的数据帧中。然而，我没有看到9个数据帧，而只有1个叫做df。为什么这不起作用。我以为df.name会做创建单独的数据帧的把戏，但它没有。有人知道我应该修改什么才能让它工作吗？ import pandas as pd
import os
import glob
filepath = r'C:/Source data'
浏览 56提问于2021-01-19得票数 1
2回答
我正在尝试挖掘我的计算机，并在一块图上绘制一组CSV(我正在使用Python2.7和Pandas)。
虽然所有CSV文件都具有相同的名称file.csv，但它们位于无数不同的文件夹中。我完成了以下操作，将CSV封装到一个数据帧中，然后根据某个范围的值绘制该数据帧。
我想将每个绘图标记为文件夹名(即让图例指定CSV所在的文件夹目录)
import pandas as pd
from pandas import read_csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
impor
浏览 16提问于2017-02-08得票数 1
回答已采纳
这是一个以前已经解决的问题()，但是我遵循了上一个答案中的建议，它不起作用，这就是我发布这篇文章的原因。
我正在尝试访问csv文件以加载到pandas数据帧中。
import os
output_path = os.path.join('Desktop/My_project_folder', 'train.csv')
这是返回：
IOError: File Desktop/My_project_folder/train.csv does not exist
编辑:我不明白，因为train.csv文件存在于我的项目文件夹中。
浏览 0提问于2015-12-05得票数 0
我正在尝试读取本地存储在我的机器上的csv文件。(仅供参考，它是来自Kaggle的海量数据，即。)
从问答中，我了解到您可以使用此代码导入数据，这在我这里运行得很好。
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
我迷失的地方是如何从这里将其转换为数据帧。在上面的答案中列出的没有讨论它。
我正在尝试使用from_dict命令将字典uploaded转换为dataframe，但无法使其工作。有一些关于将dict转换为数据帧的讨论，但解决方案不适用于我(我认为)。
综上所述，我的问题是：
如何将存储在本地文件上的csv文件转换为谷歌
浏览 643提问于2018-01-19得票数 38
回答已采纳
3回答
根据日期删除行
、、、、
大家好，Python专家，我将数据从csv文件导入到python数据帧中，该文件将持续到2021年4月。但是，我想在2019年之后删除所有数据。使用了data.drop()特性，但似乎无法理解其语法。如何在数据帧中丢弃2019年后的所有数据？
请参阅我的代码和csv文件(创建数据帧的表单)和建议。谢谢!导入pandas作为pd导入datetime导入matplotlib.pyplot作为plt
if __name__ == '__main__':
index_data =pd.read_csv('CSUSHPISA.csv')
index_data['D
浏览 6提问于2021-07-13得票数 0
3回答
我正在尝试从文件路径列表中读取多个csv文件，并将它们全部保存为单独的pandas数据帧。
我觉得应该有一种方法来做到这一点，但是我找不到一个简洁的解释。
import pandas as pd
data_list = [['df_1','filepath1.csv'],
['df_2','filepath2.csv'],
['df_3','filepath3.csv']]
for name, filepath in data_list:
浏览 35提问于2019-07-11得票数 1
我是docker My Dockerfile文件中的新成员
FROM python:3
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install numpy
RUN pip install pandas
CMD ["python", "app.py"]
在app.py中，我有一行代码
pd.DataFrame(predictions, columns=['predictions']).to_csv('output.csv')
我构建并运行了映像，这是可以的，但我不能将此数据帧保存在我的工作目录中。如何更改D
浏览 0提问于2019-05-01得票数 1
1回答
我想在一个SQL数据帧上用Power BI执行一个简单的python脚本。但该错误似乎表明SQL表已被读取为CSV文件，而我不知道为什么脚本将该数据帧视为CSV文件而不是SQL数据帧。
python脚本是：
import pandas as pd
dataset['COD-MARQ'] = dataset['COD-MARQ'].str.strip()
有没有关于我该如何处理的想法？
谢谢
Traceback (most recent call last):
File "PythonScriptWrapper.PY", line 7
浏览 2提问于2020-10-03得票数 1
我是机器学习的新手，正在使用Python中的pandas创建一个数据集。我查阅了一个教程，只是在尝试创建数据帧的基本代码，但我一直得到以下回溯：
模块：“AttributeError”对象没有特性“”read_csv“”
我在Excel 13中将csv文件保存为csv(逗号分隔)格式。以下是我的代码：
import pandas
import csv
mydata = pandas.read_csv('foo.csv')
target = mydata["Label"]
data = mydata.ix[:,:-1]
浏览 11提问于2015-08-01得票数 9
1回答
我希望读取Linux路径中的所有csv文件，并使用Python将其存储在一个数据框架中。
我能够读取这些文件，但是在存储时，每个文件都被创建为字典对象ex: df‘file 1’，df‘file 2’等等。
请告诉我如何动态地将每个csv文件存储到单独的数据帧中，然后将它们组合起来存储在一个数据帧中。
提前谢谢。
浏览 3提问于2022-11-12得票数 0
回答已采纳
使用Python3和Anaconda，我在ipython上导入了pandas和os。我有一个非常大的csv文件。在对文件使用read_csv之后，我尝试对两列使用.groupby()，但它将数据类型从DataFrame更改为DataFrameGroupBy，并且我不能再对其运行数据框方法。 我想不出任何可以尝试的东西。我对熊猫的经验很少，通过codecademy获得的。我的代码似乎可以在那里工作。 import os
import pandas as pd
totals = pd.read_csv('filename')
band_gaps = totals.groupb
浏览 19提问于2019-06-21得票数 0
回答已采纳
我在下面的代码中寻找帮助，在这里我可以从文件夹中删除那些在给定的csv文件中不可用的文件。我读取熊猫数据帧中的输入文件，并将其转换为列表，然后从文件夹中读取fileName，并将fileName与文件夹中的可用文件进行比较，如果存在，则继续删除。但是它正在删除所有文件，包括不匹配的文件。
我只想删除在我正在使用熊猫数据帧读取的文件中不存在的文件。
import os
import pandas as pd
path = "Adwords/"
flist = pd.read_csv('C:/mediaops/mapping/adword/file_name.csv&#
浏览 2提问于2019-05-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我是pandas/python的新手。所以我正在读取一个.xlsx文件，在其中我创建了一堆数据帧，准确地说是16个，一个主数据帧是空的。现在，我想使用for循环将所有这16个数据帧逐个附加到主数据帧。
1个我想过要迭代列表的方法。但是，这些df_1、df_2等是否可以存储在一个列表中，然后我们可以遍历它们。
假设我有一个csv文件，
df1 = pd.read_csv('---.csv')
df2 = pd.read_csv('---.csv')
然后我创建了一个列表，
filenames = ['---.csv','---.csv
浏览 4提问于2018-02-26得票数 0
1回答
将pandas数据帧转储到sql数据库的最佳方法是什么？首先将数据帧转换为csv文件，然后转储csv文件或逐行写入sql数据库，哪个更好？
浏览 5提问于2014-09-17得票数 0
我有一个.csv文件，我想打开它并最终将其保存为pandas数据帧。这个文件本身在数据帧上方有一些垃圾文本，它的头开始于字符串Sample_ID。我写了一段代码，在多个步骤中完成了这项工作，现在我想知道是否有更优雅的方法来做到这一点。这是我的代码
import pandas as pd
import re
from io import StringIO
with open('SampleSheet.csv') as f:
## read in the .csv file as a string
step1 = f.read()
## subset t
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
我正在尝试找到一种方法，将一些数据帧保存为.csv格式，作为我用Python语言设计的ML例程的一部分。由于这由多个步骤组成，因此我想创建文件夹，将数据帧作为代码的一部分保存在这些文件夹中。由于pandas.DataFrame.to_csv不允许您创建文件夹，因此我找到了使用os的解决方案 import os
import pandas as pd
outname = 'name.csv'
outdir = './dir'
if not os.path.exists(outdir):
os.mkdir(outdir)
f
浏览 28提问于2021-09-11得票数 0
回答已采纳
我正在尝试遍历一个目录树，对于在遍历过程中遇到的每个csv，我想打开该文件并将列0和15读入数据帧(之后我将处理并移到下一个文件中。我可以使用以下方法遍历目录树：
rootdir = r'C:/Users/stacey/Documents/Alco/auditopt/'
for dirName,sundirList, fileList in os.walk(rootdir):
print('Found directory: %s' % dirName)
for fname in fileList:
p
浏览 2提问于2017-08-06得票数 1
回答已采纳
我查看了pandas文档，有几个选项可以将数据导入pandas数据帧。当涉及到导入文本文件时，常见的方法似乎是导入csv文件。
我要使用的数据是格式如下的日志文件：
timestamp=2018-09-08T11:11:58.362028|head1=value|head2=value|head3=value
timestamp=2018-09-08T11:15:25.860244|head1=value|head2=value|head3=value
我只需要将这些元素中的一部分导入到数据时间框架中，比如说时间戳、head1和head3。
在csv表示法中，数据帧将如下所示：
timesta
浏览 14提问于2018-09-09得票数 1
回答已采纳
7回答
我想知道是否可以使用pandas to_csv()函数将数据帧添加到现有的csv文件。csv文件与加载的数据具有相同的结构。
浏览 1提问于2013-07-08得票数 373
回答已采纳
1回答
我在机器学习的A讲座19，在那里我们访问我们的第一个数据集。我已经连接到gmail帐户中的Google文件夹，但是当我试图访问该文件时，我会得到以下错误消息；有什么想法吗？我已经试了几个小时了，需要一些帮助：
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-2-8cbde3511752> in <module>()
----> 1 dataset = pd.read_csv('Data.csv')
2 X
浏览 0提问于2021-08-06得票数 0
1回答
我有两个CSV文件，一个大约60 GB，另一个在S3中大约是70 GB。我需要将这两个CSV文件加载到pandas数据帧中，并对数据执行连接和合并等操作。
我有一个EC2实例，它有足够的内存供两个数据帧一次加载到内存中。
从S3到pandas数据帧读取这么大的文件的最佳方式是什么？
另外，在我对数据帧执行了所需的操作之后，输出的数据帧应该被重新上传到S3。
将巨大的csv文件上传到S3的最佳方式是什么？
浏览 5提问于2020-05-06得票数 0
1回答
我从python中的csv文件创建了一个pandas数据帧。如何在tkinter窗口中显示此数据帧。
import pandas as pd
methods = pd.read_csv('metode.csv')
methods = methods.drop(methods.columns[[0]], axis=1)
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
1回答
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
浏览 1提问于2020-09-09得票数 1
我有CSV文件。我将它加载到pandas数据帧中。现在，我正在练习loc方法。这个CSV文件包含一个占士邦电影的列表，我在loc方法中传递字母。我无法解释所显示的结果。 bond = pd.read_csv("jamesbond.csv", index_col = "Film")
bond.sort_index(inplace = True)
bond.head(3)
bond.loc["A": "I"] 上述代码的结果为： ? bond.loc["a": "i"] 上面代码的结果是：
浏览 94提问于2021-11-23得票数 0
回答已采纳
2回答
我在多个子文件夹中有名为"toyexample“的csv文件。我想在所有子文件夹中附加所有名为toyexample的csv文件。路径文件夹如下： C:/Users/xxx/Dropbox/College/Project1/2005Q1/
C:/Users/xxx/Dropbox/College/Project1/2005Q2/
.....
.....
C:/Users/xxx/Dropbox/College/Project1/2015Q3/
C:/Users/xxx/Dropbox/College/Project1/2015Q4/ 因此，路径子文件夹的范围为2005Q1到2015Q4
浏览 24提问于2020-12-10得票数 1
回答已采纳
专家们，
这是我的代码块，我得到了下面的错误。
import pandas
import os
trainFile = r'C:\PythonProjects\sample.csv'
pwd = os.getcwd()
os.chdir(os.path.dirname(trainFile))
trainData = pandas.read_csv(os.path.basename(trainFile))
p=pandas_profiling.ProfileReport(trainData)
os.chdir(pwd)
跟踪(最近调用) in () 6 trainData =
浏览 6提问于2017-06-08得票数 0
我不知道如何导入Smartsheet并将其转换为pandas数据帧。我想要操作来自smartsheets的数据，目前我转到smartsheets导出到csv并在python中导入csv，但我想消除这一步，这样它就可以按计划运行。 import smartsheet
import pandas as pd
access_token ='#################'
smartsheet = Smartsheet(access_token)
sheet = smartsheet.sheets.get('Sheet 1')
pd.DataFrame(sh
浏览 37提问于2019-12-07得票数 1
我刚接触Python，目前正在在线学习如何使用Python进行数据分析和可视化。我已经学习了Python基础知识课程，现在我将进入下一步。 我一直在努力学习一堂题为“阅读和编写文本文件”的课程中的代码。我正在尝试从csv文件构建数据帧，但我一直收到'FileNotFoundError‘。我已将csv文件保存在c驱动器的名为Python Examples的文件夹中，但python找不到该文档。 在Jupyter Notebook中，我甚至尝试在代码中输入正确的文件路径，但出现了一个不同的错误，一个'Unicode‘错误。这是我尝试过的： import numpy as np
i
浏览 20提问于2020-08-10得票数 0
1回答
我有一个存储CSV文件的文件夹，每隔一段时间就会有一个新的CSV文件(相同格式)添加到该文件夹中。 我需要检测新文件并将其内容添加到数据帧中。 我当前的代码一次读取所有CSV文件并存储在dataframe中，但是当新文件( CSV )添加到文件夹时，Dataframe应该会使用新CSV的内容进行更新。 import os
import glob
import pandas as pd
os.chdir(r"C:\Users\XXXX\CSVFILES")
extension = 'csv'
all_filenames = [i for i in glob.g
浏览 21提问于2021-04-29得票数 0
我有一段简单的代码，可以将熊猫数据帧保存到csv文件中。到目前为止，它是通过覆盖文件名来工作的，所以每次我运行它时，它只是用具有相同名称的新文件替换旧文件。有没有可能保存这个数据帧，但让它按顺序创建新文件，即如果目录中已经有一些名为"filename1“的文件，请创建名为"filename2”的新文件，这样原始文件中的数据就不会丢失？
import pandas
datamatrix= [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])
x=pandas.DataFrame(datamatrix)
pandas.DataFrame.to_csv(x,"filena
浏览 86提问于2018-06-16得票数 1
我有一个非常大的csv文件，所以我无法将它们全部读取到内存中。我只想读取和处理其中的几行。所以我在Pandas中寻找一个函数，它可以处理这个任务，基本的python可以很好地处理这个任务：
with open('abc.csv') as f:
line = f.readline()
# pass until it reaches a particular line number....
但是，如果我在pandas中这样做，我总是读第一行：
datainput1 = pd.read_csv('matrix.txt',sep=',',
浏览 0提问于2015-03-30得票数 47
回答已采纳
2回答
这是一个下载压缩文件的链接，该压缩文件包括由英国政府国家统计局发布的1 1GB邮政编码级别数据：
有关数据的信息可在此处找到：
我在Python中的数据科学应用程序中使用了这些数据，并将其加载到Pandas数据帧中。我已经将其集成到一个简单的网页中，并将其部署到云中。我不想在我的存储库中包含我从亚马逊网络服务EC2实例访问的大数据。因此，据我所知，我有两个选择：
1)将压缩文件包含在存储库中，并将CSV读取到Pandas数据帧中。
2)打开url，在文件中流式传输，并在脚本中解压，然后将CSV读取到Pandas数据帧中。
这两种方法的问题是zip文件包含的内容不是我需要的csv文件，我不确定如
浏览 24提问于2019-11-14得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将csv文件作为pandas数据帧导入，其中csv文件位于zip文件中。为了高效导入，我尝试在将其加载到pandas数据帧之前先获取头文件。 到目前为止，我尝试的是： from zipfile import ZipFile
from io import TextIOWrapper
import pandas as pd
with ZipFile(zip_path, 'r') as zipfile:
with zipfile.open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.reader(T
浏览 10提问于2020-10-08得票数 1
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import pandas as pd
df = pd.read_csv('/home/josepm/Documents/test_ver2.csv')
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-5cd7fd573fb7> in <module>()
浏览 3提问于2017-10-09得票数 3
回答已采纳
我正在学习Python，似乎无法保存pandas数据帧。我没有收到任何错误，只是文件没有出现在文件夹中。
我使用的是一台windows10机器，python3，jupyter笔记本，并保存到本地的google驱动器文件夹中。
有什么想法吗？
import feedparser
import pandas as pd
rawrss = [
'http://newsrss.bbc.co.uk/rss/newsonline_uk_edition/front_page/rss.xml',
'https://www.yahoo.com/news/rss/'
浏览 31提问于2017-08-21得票数 0
我有一个很长的csv文件列表，我想以数据帧的形式读取这些文件，并按文件名命名它们。例如，我想读入文件status.csv，并为其数据帧指定名称status。有没有办法可以使用Pandas有效地做到这一点？ 查看this，我仍然需要在循环中写出每个csv的名称。我想避免这种情况。 看看this，它允许我将多个csv读取到一个数据帧中，而不是多个。
浏览 38提问于2019-03-20得票数 1
回答已采纳
当我想把我的数据帧保存在名为pandas_simple.xlsx的excel文件中时，我得到了这个错误 下面是我的错误： 📷 这是我的代码： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Car': [101, 20, 350, 20, 15, 320, 454]})
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()
writer.close() 有人能
浏览 154提问于2017-08-03得票数 5
回答已采纳
长话短说，我一直在与内存问题(以及执行时间) dask / pandas来编写大型数据帧to_sql或to_csv作斗争，如果有人能给我指出正确的方向(下面有更多详细信息)？
我将两个较大的.csv文件附加到一起，使用dask形成一个更大的.csv文件(27M行x 52列)，以便节省内存，而不是使用pandas，因为我在pandas中内存不足或接近内存。
在此基础上，我只是简单地尝试写入.csv，但是在尝试使用.compute()将dask数据帧转换为pandas数据帧并写入文件时，我再次耗尽了内存。我想把这个问题集中在如何在不耗尽内存的情况下简单地将这个东西放到.csv中。然后，我计划使用S
浏览 25提问于2020-06-12得票数 0
我将csv作为数据帧导入，然后更新数据帧中的列并将其导出到新的csv文件。但是，第一个update语句似乎更新了整个列的所有行(而不仅仅是该行)。在遍历数据帧时，我将df.at与索引一起使用，因此我不知道自己做错了什么。任何帮助都将不胜感激。 import pandas as pd
import numpy as np
# import spreadsheet data
df = pd.read_csv('C:\\Users\\admin\\Documents\\Projects\\data\\data.csv', dtype=str)
df = df.replace(
浏览 10提问于2020-06-11得票数 0
回答已采纳
我有一个运行pandas版本0.25.2的服务。此服务从数据库读取数据并将快照存储为csv
df = pd.read_sql_query(sql_cmd, oracle)
查询的结果是一个包含一些非常大的日期时间值的数据帧。(如3000-01-02 00:00:00)之后，我使用df.to_csv(index=False)创建csv快照并将其写入文件
在安装了pandas 0.25.3的不同机器上，我将csv文件的内容读入数据帧，并尝试将date列的数据类型更改为datetime。这将导致OutOfBoundsDatetime异常
df = pd.read_csv("xy.csv
浏览 18提问于2019-11-08得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个非常简单的代码，可以在Python 3.7中流畅地运行：
import academic_data_settings as local_settings
import pandas as pd
import glob
import os
def get_all_data():
all_files = glob.glob(os.path.join(local_settings.ACADEMIC_DATA_SOURCE_PATH, "*.csv"))
df_from_each_file = [pd.read_csv(f) for f in all_file
浏览 2提问于2019-09-25得票数 4
当我尝试将csv文件导入到数据帧中时，pandas (0.13.1)忽略了dtype参数。有没有办法阻止pandas自己推断数据类型？
我正在合并几个CSV文件，有时客户会将字母和熊猫导入作为字符串。当我尝试合并两个数据帧时，我得到一个错误，因为我试图合并两个不同的类型。我需要将所有内容存储为字符串。
数据片段：
|WAREHOUSE|ERROR|CUSTOMER|ORDER NO|
|---------|-----|--------|--------|
|3615 | |03106 |253734 |
|3615 | |03156 |290550
浏览 2提问于2014-07-15得票数 14
回答已采纳
3回答
我理解pandas导入csv文件相对较慢的原因之一是，在猜测类型之前，它需要扫描一列的整个内容(请参阅关于pandas.read_csv的low_memory选项的讨论)。我的理解正确吗？
如果是这样的话，什么样的格式才是存储数据帧的好格式，哪些格式显式地指定了数据类型，这样pandas就不必去猜测了(SQL暂时不是一个选项)？
有什么特别的选择吗？
我的数据帧有浮点数、整数、日期、字符串和Y/N，所以只支持数字值的格式是行不通的。
浏览 0提问于2017-11-15得票数 2
我希望读取本地驱动器ex中的csv文件: C:\Users\Studyfolder\abc.csv我的python库安装在另一个目录中--为python3库ex:C:\Users\Anaconda3_2\envs\py3创建的路径。
On Anaconda提示符-我已经将cd路径设置为- C:\Users\Anaconda3_2\envs\py3，因为自然地，所有python库都将安装在那里。
上的朱庇特笔记本，我希望读取csv文件，以提取数据。由于明确的原因，当我运行df = pd.read_csv('abc.csv')命令时，在Anaconda提示符上的路径cd‘’下找不到
浏览 0提问于2019-06-07得票数 2
回答已采纳
我正在尝试合并3个Dask数据帧并相应地查询它们。数据帧是从formula1数据的SQL表的.csv文件创建的。表格 laptimes: raceId, driverId, lap, position, time
races: raceId, year, round
drivers: driverId, forename, surname 下面的laptimes表与races和drivers表具有外键关系。我已经读入，合并了数据帧，并尝试查询数据帧： from dask import dataframe as df
import pandas as pd
pd.set_option("
浏览 82提问于2021-10-05得票数 2
我刚刚更换了笔记本电脑(从Windows到Mac)，在重新安装anaconda/spyder之后，我尝试运行读取csv文件作为pandas数据帧的相同代码。 我一直在使用: pd.read_csv (路径文件) pd.read_csv("/User/Documents/etc...csv") 但是代码被卡住了。它会运行几分钟，然后控制台显示： "Errno 5" Input/output error: '/User/Documents/....'. 你知道这背后的原因是什么吗？
浏览 17提问于2019-06-21得票数 0
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