编写一个名为"csv_to_kvs“的函数,该函数以字符串作为参数,表示具有4列的CSV文件的名称,格式为" string,float,float,float”,并返回一个新的键值存储映射字符串到浮点数。返回的键值存储将为文件中的每一行提供一对键,其中键来自CSV文件的第一列,值来自第三列。(我的代码如下)
import csv
def csv_to_kvs(string):
with open(string) as f:
my_file = csv.reader(f)
my_dict = {}
for row in my_file:
m
对于这个挑战,您需要从stdin中读取一行,并检查它是整型、浮点型还是字符串类型。If input is- Integer print‘此输入的类型为Integer。’对stdout浮点型打印'This input is type Float‘对于stdout字符串,打印“This input is type String”对于stdout,则打印“This is print”到stdout。
例如,如果我的输入: 45.6输出:浮点数
所以,我的问题是,我如何能够接受输入,就像在python中,我们接受输入,它会自动转换为字符串,所以如何避免它。我不知道用户会给出什么样的数据类型输入
我在Windows10中运行Python 3.6。
我使用的是这里的训练数据:
我试着计算一列的模式。我的代码是:
from scipy.stats import mode
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Loan3_train.csv')
mode(data['Gender'])[0]
This returns a warning and an exception:
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\stats\stats.py:253: Ru
我正在使用python对一些csv数据进行数据分割。我有像Actionid,name,title这样的列。给定列中的数据如下;
目前我得到了下面的错误
我的代码是;
import pandas as pd # for dataframes
import matplotlib.pyplot as plt # for plotting graphs
import seaborn as sns # for plotting graphs
import datetime as dt
data = pd.read_csv("Mydata.csv")
#pd.set_
在Python语言中,我有一个格式为'nn.nnnnn‘的字符串,我想将它转换为整数。
直接转换失败:
>>> s = '23.45678'
>>> i = int(s)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: '23.45678'
我可以使用以下命令将其转换为小数:
&g
在Java中,我们可以隐式地将int转换为float,这可能会导致精度损失,如下面的示例代码所示。
public class Test {
public static void main(String [] args) {
int intVal = 2147483647;
System.out.println("integer value is " + intVal);
double doubleVal = intVal;
System.out.println("double value is &
我有一个包含400+列的parquet文件,当我读取它时,附加到许多列的默认数据类型是字符串(可能是由于其他人指定的模式)。
我找不到类似于
inferSchema=True' #for spark.read.parquet, present for spark.read.csv
我试着改变
mergeSchema=True #but it doesn't improve the results
要手动将列转换为浮点型,我使用
df_temp.select(*(col(c).cast("float").alias(c) for c in df_temp.colu
当我使用python中的csv解析器读取逗号分隔的文件或字符串时,所有项都表示为一个字符串。请参见下面的示例。
import csv
a = "1,2,3,4,5"
r = csv.reader([a])
for row in r:
d = row
d
['1', '2', '3', '4', '5']
type(d[0])
<type 'str'>
I want to determine for each value if it is a string
我正在尝试获得一份导演名单,并根据我在这个.csv file中拥有的所有电影计算他们的平均得分。我已经写了一些示例代码,所以它更容易理解。示例代码运行得很好,但是当我使用.csv文件中的列时,它给出了这个错误'<' not supported between instances of 'str' and 'float'。以下是示例代码: df = pd.DataFrame(data={"Director":[ 'Christopher Nolan', 'David Fincher',
我是python的新手,我正在读一个文件,我想为“X-DSPAM-置信度: 0.7002”提取多个不同的值,我想添加所有不同的置信度。
xfile = open('/Users/Documents/python/mbox-short.txt')
for line in xfile:
if not line.startswith("X-DSPAM-Confidence:"):
continue
xf = (line.rstrip())
## Start Counting Lines
count = 0
fo
我一直得到这个错误的赞赏
我一直在尝试,但是显示value error
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()
import datetime