尝试使用os.lisdir()遍历目录中包含.csv文件的文件夹，以转换为pandas数据帧 - 腾讯云开发者社区

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Python工具开发实践-csv2excel

Python学习有一段时间了，今天来尝试编写一个程序来实现csv文件转换为excel文件的功能。...，如果直接告诉程序文件的名称的话，程序的可移植性太差了，不够灵活，每次都要修改程序，不如升华一下，告诉程序一个目录，程序自动获取目录下的所有csv文件，这样就方便多了。...修改需求如下： 1、告知一个目录，程序自动获取目录下所有的csv文件名称，会用到os模块； 2、打开csv，可以使用pandas； 3、保存为excel，可以使用pandas 4、可以对程序处理时间进行计时...file_list = [] for f in files: # 遍历文件列表中的文件，判断是否为csv文件 if os.path.splitext(f)[1] ==...'.csv': # 如果是，则将文件的绝对目录放到csv文件列表中，否则跳过 file_list.append(path + '\\' + f)

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一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

() Tuple（元组）使用：（） tuple() Dictionary（字典）使用：{ } dict() 其中pandas和numpy中的数组格式以及Series...#以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...#以列表的形式返回字典中的值，返回值的列表中可包含重复元素 D.items() #将所有的字典项以列表方式返回，这些列表中的每一项都来自于(键,值),但是项在返回时并没有特殊的顺序...os.listdir返回的是该文件夹下的所有文件名称； os.walk可以返回父文件夹路径+文件夹下路径，貌似比较给力。...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象保存： #使用pickle模块将数据对象保存到文件

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Python数据分析实战之数据获取三大招

---- 第二招 Pandas 库读取数据在日常数据分析中，使用pandas读取数据文件更为常见。...1、语法以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为空, 用来将特定列的数据转换为字典中对应的函数的浮点型数据。...布尔值, 选填, 默认为False, 用来指定是否转置, 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组,

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PythonforResearch | 1_文件操作

往期目录： PythonforResearch | 0_语法基础简介使用 Pytnon 可以打开多种格式的数据文件，本节仅介绍一些亲测比较好用的方式。...后文提及的所有数据都在data文件夹内，生成这些数据的代码在文末。...： from os.path import join 文件夹建立索引将文件夹建立索引对打开文件非常有用,例如要要遍历文件夹中的所有文件,当然有多种实现方式，但是下面将主要介绍os.listdir,glob...定义路径示例中所需数据都在data文件夹中，所以首先如下定义路径： data_path = join(os.getcwd(), 'data') 获取根目录下所有文件注意：这种方式会忽略子文件夹中的文件...\PythonforResearch\\data\\excel_sample.xlsx'] 获取所有文件（包含子文件夹）如果文件夹包含多个级别，则需要使用`os.walk()`或`glob`：

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分析你的个人Netflix数据

当它是，行动迅速，因为再过几个星期，下载将“过期”，下载数据将以.zip文件的形式到达，该文件包含大约十几个文件夹，其中大部分包含.csv格式的表。第2步：熟悉数据这是数据分析过程中的关键步骤。...内容交互似乎是最有可能包含数据的文件夹。如果我们打开它我们会找到一个叫做ViewingActivity.csv“这看起来和我们想要的一模一样——一份我们在账户历史上查看过的所有内容的日志。 ?...第3步：把你的数据加载到一个Jupyter笔记本中我们将导入pandas库并将Netflix数据CSV读入pandas数据框： import pandas as pd df = pd.read_csv...将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确，但是这些数据实际存储的格式是什么？...在本教程中，我们随后将使用reset_index()将其转换回常规列。根据你的偏好和目标，这可能不是必需的，但是为了简单起见，我们将尝试使用列中的所有数据进行分析，而不是将其中的一些数据作为索引。

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Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑦pandas读写csv文件(1)

在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...Pandas从文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子中，我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的数据帧。...如果我们将文件放在另一个目录中，我们必须记住添加文件的完整路径。...在我们的例子中，我们将使用整数0，我们将获得更好的数据帧： df = pd.read_csv(url_csv, index_col=0) df.head() ?...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。

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使用通用的单变量选择特征选择提高Kaggle分数

Numpy 用于计算代数公式，pandas 用于创建数据帧并对其进行操作，os 进入操作系统以检索程序中使用的文件，sklearn 包含大量机器学习函数，matplotlib 和 seaborn 将数据点转换为...图形表示的df：- 导入库并检索程序中使用的文件后，我将这三个文件用 Pandas 读入程序，并将它们命名为train、test和submit：- 然后我分析了目标，发现我正在处理一个回归问题...函数将数据集分割为训练集和验证集:- 现在是选择模型的时候了，在这个例子中，我决定使用sklearn的线性回归进行第一个尝试，训练和拟合数据到这个模型:- 然后在验证集上预测:- 一旦对验证集进行了预测...然后我将提交的数据转换为csv文件当我将提交的csv文件提交给Kaggle打分时，我的分数达到了7.97分，这比我之前的分数稍好一些总之，当我尝试不同的特征选择技术时，能稍微提高我的分数。...诀窍就是在这场比赛中尝试尽可能多的技巧来获得胜利。还有一些其他的技巧我可以使用，如果时间允许，我可能会尝试一下，看看我是否可以提高分数一点点。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据；基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定；更加直观地合并以及连接数据集...；更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集；轴的分级标记 (可能包含多个标记)；具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。...如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

数据读取这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...能够读取多种文件的数据，包括文件，URL，shell，原始文本，档案和 glob 等。提供多线程文件读取功能，以获得最大的速度。在读取大文件时包含进度指示器。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征下图显示了每种数据格式的平均I/O...2.对特征进行转换在上一节中，我们没有尝试有效地存储分类特征，而是使用纯字符串，接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。最后我们看下不同格式的文件大小比较。

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更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

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资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

Dask 中存在两个主要的差别，而 Pandas on Ray 则尝试解决这两个差别： 1. 用户需要一直意识到：数据是分布式的，计算是懒惰的。 2....我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？我什么时候应该重新分割数据帧？...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。...此处使用的代码目前位于 Ray 的主分支上，但尚未将其转换为发布版本。

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用scikit-learn开始机器学习

它包含数千个预配置的软件包，使用户能够使用Python中最流行的数据科学和机器学习工具快速启动并运行。...，导航到您选择的用户目录，然后创建一个名为Beginning-Machine-Learning的新文件夹。 ?...要验证安装，请打开终端和cd（更改目录）到安装anaconda 的Beginning-Machine-Learning文件夹中。然后，输入以下命令： ....使用干净的Notebook，您已准备好进行下一步：创建线性回归模型以预测广告收入。训练和验证线性回归模型下载此示例广告数据并将csv文件放入您的notebooks文件夹中。...在上面的代码中，您使用它来导入csv文件并将其转换为pandas 的格式 - 数据框，这是一种标准格式，大多数Python机器学习库（包括scikit-learn）将接受作为输入。

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【Keras图像处理入门：图像加载与预处理全解析】

目录批量加载实战使用flow_from_directory方法，可以通过指定目录中的子目录来加载图像数据。每个子目录代表一个类别，子目录中的文件（图像）会自动被分配到该类别。...这种方式适用于具有结构化文件夹格式的数据集，其中每个类别都存放在不同的文件夹中。适用场景：适用于图像数据已经按类别分好文件夹的情况。适用于类别清晰、文件夹中每个类别文件数目较为均衡的情况。...DataFrame数据加载 flow_from_dataframe 方法用于从 pandas DataFrame 中加载图像数据。它适用于图像文件路径和标签信息存储在一个 CSV 文件中的情况。...DataFrame 中包含了图像的文件名和对应的标签，图像数据的路径可以通过文件夹路径与文件名结合得到。适用场景：适用于图像路径和标签信息存储在 CSV 文件中的情况。...图像文件和标签信息存储在 CSV 文件中灵活性结构化较强，适合标准化数据集灵活，适合自定义数据集，文件路径和标签可自由配置 CSV 文件不需要需要一个包含图像路径和标签的 CSV 文件三

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Cloudera机器学习中的NVIDIA RAPIDS

创建具有8核、16GB内存和1个GPU的会话使用以下命令从终端会话中安装需求： code pip install -r requirements.txt 获取数据集为了使代码正常工作，应将CSV格式的数据放入数据子文件夹中...数据摄取原始数据位于一系列CSV文件中。我们首先将其转换为Parquet格式，因为大多数数据湖都存在于存储有Parquet文件的对象存储中。...这将以正确的数据类型打开CSV，然后将它们另存为Parquet，保存在“ raw_data”文件夹中。浏览数据集，有数字列、分类列和布尔列。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。评估模型通过训练我们的模型，我们可以查看模型中的混淆矩阵和auc得分。

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...现在，我们将从训练视频中提取帧，这些视频将用于训练模型。我将所有帧存储在名为train_1的文件夹中。...创建测试数据你应该根据UCF101数据集的官方文档下载训练/测试集文件。在下载的文件夹中，有一个名为" testlist01.txt " 的文件，其中包含测试视频列表。...以下步骤将帮助你了解预测部分：首先，我们将创建两个空列表,一个用于存储预测标签，另一个用于存储实际标签然后，我们将从测试集中获取每个视频，提取该视频的帧并将其存储在一个文件夹中(在当前目录中创建一个名为...我们将在每次迭代时从此文件夹中删除所有其他文件接下来，我们将读取temp文件夹中的所有帧，使用预先训练的模型提取这些帧的特征，进行预测得到标签后将其附加到第一个列表中我们将在第二个列表中为每个视频添加实际标签

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Python数据分析实战之数据获取三大招

6.6K3 0

多表格文件单元格平均值计算实例解析

您可以使用以下命令安装pandas：pip install pandas任务背景假设您有一个包含多个表格文件的文件夹，每个文件都包含类似的数据结构。...我们以CSV文件为例，每个文件包含不同的行和列，其中每个单元格包含数值数据。文件命名和数据结构示例文件命名遵循以下规则：Data_XXX.csv，其中XXX表示文件编号。...：指定包含表格文件的文件夹路径和匹配文件名的模式。...循环处理每个文件：遍历文件路径列表，读取每个CSV文件，并提取关注的列（例如Category_A）。将数据加入总数据框：使用pd.concat()将每个文件的数据合并到总数据框中。...output_path: 输出文件的文件夹路径。file_pattern: 匹配CSV文件的文件名模式，以 "RefGRA" 开头，以 ".csv" 结尾。

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媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

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Pandas 秘籍：6~11

工作原理同时导入多个数据帧时，重复编写read_csv函数可能很麻烦。自动执行此过程的一种方法是将所有文件名放在列表中，并使用for循环遍历它们。这是在步骤 1 中通过列表理解完成的。...最后，每当您打算按列中的值对齐数据时，concat都不是一个好的选择。更多可以在不知道文件名的情况下将所有文件从特定目录读取到数据帧中。...Python 提供了几种遍历目录的方法，其中glob模块是一种流行的选择。汽油价格目录包含五个不同的 CSV 文件，每个文件具有从 2007 年开始的特定等级汽油的每周价格。...每个文件只有两列-星期几和价格。这是一种遍历所有文件，将它们读入数据帧并将它们全部与concat函数组合在一起的理想情况。...glob模块具有glob函数，该函数采用一个参数-您要作为字符串迭代的目录的位置。要获取目录中的所有文件，请使用字符串*。在此示例中，*.csv仅返回以.csv结尾的文件。

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一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

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