我试图作为熊猫数据导入一个sav文件。文件的来源是皮尤研究中心(),并且是公开的。
我的代码如下:
import pandas as pd
data = pd.read_sas('Pew_Research_Global_Attitudes_Spring_2017_Dataset_WEB_FINAL.sav')
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most r
我对Pandas/Python有些陌生(更深入地了解SAS),但我的任务如下:我有四个Pandas数据帧,我想将它们分别导出到一个单独的csv文件中。csv的名称应与原始数据帧(forsyning.csv、inntak.csv等)相同。 到目前为止,我已经用数据帧的名称创建了一个列表,然后尝试将该列表放入一个for循环,以便生成一个接一个的csv。但我只做了一半。到目前为止我的代码如下: df_list = ['forsyning', 'inntak', 'behandling', 'transport']
for i in
假设我有一个名为df1的Python/Pandas数据帧,其中包含列a和b,每个列只有一条记录(a =1和b= 2)。我想创建第三列c,它的值等于a+b或3。
使用Pandas,我会写道:
df1['c'] = df1['a'] + df1['b']
我更喜欢写一些更简单、更容易阅读的东西,比如下面这样:
with df1:
c = a + b
SAS允许在其“数据步骤”中使用这种更简单的语法。如果Python/Pandas有类似的东西,我会很高兴的。
非常感谢!肖恩
我有一个函数,它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
我正在尝试从三个列表创建一个dataframe,这三个列表是我使用网络抓取的数据生成的。但是,当我尝试将这些列表转换为字典,然后使用它们来构建我的pandas数据帧时,它会为每个字典项(行)输出一个数据帧,而不是将所有这些项都作为行包含在数据帧中的一个数据帧。 我认为问题出在我用来网络抓取数据的for循环中。我知道在这个问题上也有人问过类似的问题,包括这里的Pandas DataFrame created for each row和这里的Take multiple lists into dataframe,但我已经尝试了这些解决方案,但没有任何乐趣。我相信网络刮擦循环增加了一个细微的差别,使
我正在使用kaggle New York City Airbnb Open Data,该数据可在此处获得:https://www.kaggle.com/dgomonov/new-york-city-airbnb-open-data 该数据包含一列“neighbourhood _groups”和“neighbourhood”,前者由纽约市的5个区组成,后者由每个邻居组中的邻区组成。 我用以下代码创建了曼哈顿社区的一个子集: airbnb_manhattan = airbnb[airbnb['neighbourhood_group'] == 'Manhattan'
我有一张三栏的桌子:
table1: ID, CODE, RESULT, RESULT2, RESULT3
我有这个SAS代码:
data table1
set table1;
BY ID, CODE;
IF FIRST.CODE and RESULT='A' THEN OUTPUT;
ELSE IF LAST.CODE and RESULT NE 'A' THEN OUTPUT;
RUN;
因此,我们将按ID和代码对数据进行分组,如果满足某些条件,则将其写入数据集。我想编写一个蜂巢查询来复制这一点。这就是我所拥有的:
proc sql;
我编写了以下代码,在其中创建了pandas数据帧字典:
import pandas as pd
import numpy as np
classification = pd.read_csv('classification.csv')
thresholdRange = np.arange(0, 70, 0.5).tolist()
classificationDict = {}
for t in thresholdRange:
classificationDict[t] = classification
for k, v in classificationDic
我在Netezza服务器上的一个表中有大约2M行x 70列的数字和分类数据,我想使用Python将其转储到一个.txt文件中。我以前用SAS做过这件事,在我的测试用例中,我得到了一个价值450MB的txt文件。我使用了Python,并尝试了几种方法。
# One line at a time
startTime = datetime.datetime.now().replace(microsecond=0)
cnxn = pyodbc.connect('DSN=NZ_LAB')
cursor = cnxn.cursor()
c = cursor.execute("&
我有一个非常大的数据文件(foo.sas7bdat),我希望在不将整个数据文件加载到内存的情况下过滤其中的行。例如,我可以通过执行以下操作来打印数据集的前20行,而无需将整个文件加载到内存中:
import pandas
import itertools
with pandas.read_sas('foo.sas7bdat') as f:
for row in itertools.islice(f,20):
print(row)
但是,我不清楚如何只打印(或者最好放在新文件中)包含任何包含数字123.1的列的行。我该怎么做呢?