我使用pandas从excel文件中读取了一些数据,并进行了一些行遍历,以生成python字典,然后将其放入json文件中。
问题是我在json文件本身中获得了Unicode字符:
"C V M College of Fine Arts,\u00a0 Vallabh Vidyanagar"
如上所示,我不需要Unicode '\u00a0‘,而是希望在我的json文件中使用它的解码字符表示。
有没有办法在从pandas本身读取excel文件的同时进行这种转换(或过滤或其他任何调用)?或者,有没有办法在使用json.dump()写入json文件时做到这一点?
我在python中有一个函数,它获取yfinance代码的两行数据。我正在做一项计算,其中我做了一行,其中保存了通过减去值获得的值,然后取这些值,然后从第一行减去第二行,最后取大于0的行。
import pandas as pd
import yfinance as yf
import contextlib
def getData(listTickers):
#Suppress all output from yfinance
with contextlib.redirect_stdout(None):
#Get the prices for the list of symbols
我正在尝试在azure batch上执行python脚本,这是一个linux dsvm,这样脚本就可以安装python包,然后执行python脚本。 下面是我使用的代码: try:
from pip import main as pipmain
except ImportError:
from pip._internal import main as pipmain
try:
import pandas as pd
except:
pipmain(['install', 'pandas',"])
import panda
我需要获取每个列的类型,以便对其进行适当的预处理。
目前,我通过以下方法做到这一点:
import pandas as pd
# input is of type List[List[any]]
# but has one type (int, float, str, bool) per column
df = pd.DataFrame(input, columns=key_labels)
column_types = dict(df.dtypes)
matrix = df.values
由于我只使用pandas获取数据类型(每列),而使用numpy获取其他所有内容,因此我希望将panda
我正在尝试使用python在excel中有流报价。记住,这是我第一次尝试学习python。我已经能够从Python中获取引用,然后从那里通过IexFinance获取数据到CSV,然后我会创建一个宏,每隔几秒钟在excel中刷新CSV。然而,csv似乎需要一段时间才能更新,而且它不像其他网站上的流媒体报价那样流畅。那么,首先,有没有一种更简单的方法通过python将流引用导入到excel中?有没有办法让我的报价每秒更新一次,或者是excel或python延缓了报价的更新速度? amd.get_price()
import pandas
import pandas as pd
from iexf
我正在读一个excel电子表格,它有一个列,其中有一些日期时间戳和一些空白,使用的是python和pandas。我遇到的问题是它将该列作为对象而不是datetime64ns读取。我曾尝试在读取工作表时使用转换器将其转换为datetime,但这不起作用。
我正在尝试将this列作为日期时间读取,以便将其转换为日期,然后从我正在读取的另一列中减去它。
所以
df_only_req_fields_merged["Closed Date"] = [d.date() for d in df_only_req_fields_merged["Closed Date"]]
我正在上传我的数据集,并且正在复制我的数据集,但是出现了一个错误。
import numpy as np
import pandas as pd
import mathplotlib.pyplot as plt
house_data=pd.read_csv("/home/houseprice.csv")
#we evaluate the price of a house for those cases where the information is missing, for each variable
def analyse_na_value(df, var):