我想将“类别”列中的值加载到熊猫df中,这是我的tsv文件:
Tagname text category
j245qzx_8 hamburger toppings f
h833uio_7 side of fries f
d423jin_2 milkshake combo d
这是我的密码:
with open(filename, 'r') as f:
df = pd.read_csv(f, sep='\t')
categoryColumn = df["category"]
categoryL
我正在尝试使用python将一个大型~100 using文件转换为xlsx。我尝试了下面的解决方案,但是遇到了内存问题。
下面的解决方案通过块写入来解决内存问题,但是过写文件.请有人推荐如何添加到同一个文件,而不是创建新的文件或覆盖相同的文件?
import pandas as pd
n = 1000 # number of rows per chunk
df = pd.read_csv("myFile.csv")
for i in range(0, df.shape[0], n):
df[i:i+n].to_excel(f"new_file.xlsx
我今天在使用熊猫to_csv()时遇到了一件有趣的事情,我不确定这是不是有意的行为。我想我应该把它放在这里看看有没有人有什么想法。
我有一个数据集,里面有一些文本和一些utf-8编码的字符。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file',encoding='utf-8)
#Do some work
with open('file','w') as f:
pd.to_csv(f , encoding ='utf-8')
这将抛出一个ascii编码错误,如果我切换到这个模式,它
我试图让我的CSV处理与into,我遇到了这个错误。为什么会这样,有什么原因吗?我正试着想办法解决这个问题,但它似乎就是不能消失。 import pandas as pd
from matplotlib import pyplot
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from pandas import read_csv
from pandas.plotting import scatter_matrix
filename = '/
我有一个非常大的csv文件(40G),我想将它按列划分为10个df,然后将每个文件写到csv文件(每个大约4G )。为了节省时间,我选择多个处理来处理它。但我发现mp不起作用,它仍然一个接一个地处理。我想知道我们是不是不能用mp写大文件?我的代码是:
def split(i, output_path, original_large_data_path):
data = pandas.read_csv(original_large_data_path) #read in the large data
new_data = data[i].dropna(how = 'all
我正在工作的一个数据程序星团与初始化行动,以安装木星笔记本。我无法读取存储在google云存储桶上的csv文件,但是当我在Spark上工作时,我能够读取相同的文件
下面是我得到的错误代码
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("gs://dataproc-78r5fe64b-a56d-4f5f4-bcf9-e1b7t6fb9d8f-au-southeast1/notebooks/datafile.csv")
FileNotFoundError
我正在运行一些测试,使用流分析将拼图文件保存到blob存储。当我尝试使用拼图文件类型时,文件似乎太大了。 例如,我有一个153KB的文件,当我从azure blob存储中下载它时。然后,当我使用pandas读取它,并再次将其保存为拼图文件时(不需要进行任何其他处理)。它将减少到17KB。 import pandas as pd
df = pd.read_parquet('downloaded_from_azure.parquet') # has a size of 153 KB
df.to_parquet('pandas.parquet') # has a
我是Python、并行执行和异步的新手。我是不是做错了?在没有异步的情况下,我的代码运行速度比脚本以传统方式运行所需的时间要慢(或者最多相等)。 import asyncio, os, time, pandas as pd
start_time = time.time()
async def main():
coroutines = list()
for root, dirs, files in os.walk('.', topdown=True):
for file in files:
coroutines.appe
我正在绑定读取一个名为moveis_cp.csv的文件,该文件与python位于同一个目录中(我确信它们在同一个文件夹中)。
import pandas as pd
notas = pd.read_csv("movies_cp.csv")
在VSCode中,WSL显示了错误:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'movies_cp.csv'
我也尝试了完整的路径和"./“,但是问题是ramain
同样的代码在jupyter笔记本上也能很好地工作。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("/Users/dibaa/train.csv")
y = data['label']
data.drop('label',axis=1,inplace = True)
X = data
y = pd.Categorical(y)
FileNotFoundError: Errno 2没有这样的文件或目录:‘/Users/dibaa/tra.csv’
我正试图从头开始执行KNN算法,但是我得到了一个非常奇怪的错误:"KeyError: 0“。
我想这意味着我在某个地方有一本空字典,但我不明白这怎么可能。为了清楚起见,我可能会在黑匣子KNN算法中添加数据工作得很好,所以它肯定必须在代码中.
这是我的密码:
import numpy as np
import pandas as pd
import csv
import scipy.stats as stats
import math
from collections import Counter
import operator
from operator import itemgett