.append和pd.concat()的问题
.append和pd.concat()是在Python中用于合并数据的两个函数。
- .append：
- 概念：.append()是一种用于将数据添加到现有数据集的方法。它将一个数据对象附加到另一个数据对象的末尾，生成一个新的数据对象。
- 分类：.append()是一种数据合并方法，常用于将一个数据对象的行或列添加到另一个数据对象中。
- 优势：.append()操作简单方便，不需要对原有数据对象进行修改，生成一个全新的数据对象。
- 应用场景：.append()适用于两个数据对象具有相同列的情况，可以通过将一个数据对象附加到另一个数据对象的末尾，进行行级别的数据合并。
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- pd.concat()：
- 概念：pd.concat()是pandas库中的函数，用于沿指定轴将多个数据对象进行连接。它可以根据指定的轴进行行级别或列级别的数据合并。
- 分类：pd.concat()是一种数据合并方法，常用于将多个数据对象进行连接，生成一个新的数据对象。
- 优势：pd.concat()可以根据指定的轴进行数据合并，可以灵活处理不同形状和结构的数据对象。
- 应用场景：pd.concat()适用于需要将多个数据对象进行连接的情况，可以根据指定的轴进行行级别或列级别的数据合并，支持对多个数据对象的不同列进行拼接。
- 推荐的腾讯云相关产品：在腾讯云中，可以使用TencentDB for MariaDB、TencentDB for MySQL、TencentDB for PostgreSQL等数据库产品来存储和处理需要合并的数据。具体产品介绍请参考腾讯云官网链接：腾讯云数据库产品
注意：以上只是对.append和pd.concat()的简要介绍，实际应用中可能需要根据具体情况进行更详细的使用和配置。
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我有一个具有数值的数据框架，如
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
我在一行中添加了所有的列和
totals = df.sum()
totals.name = 'totals'
df_append = df.append(totals)
很简单。以下是df、totals和df_append的值
>>> df
A B
0 1 2
1 3 4
>>> totals
A 4
B
浏览 1提问于2022-04-21得票数 1
1回答
我有大量的DataFrames需要被axis=0合并，找到一些快速的方法来做这个操作是很重要的。
到目前为止，我尝试了merge和append，但这些函数在合并后都像df = df.append(df2)一样需要赋值，并且会变得越来越慢，有没有其他方法可以就地合并，更有效？
浏览 4提问于2017-08-18得票数 0
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我有大约20++的xlsx文件，在每个xlsx文件中可能包含不同数量的工作表。但是感谢上帝，所有的列都是所有工作表和所有xlsx文件中的一部分。通过参考here，我有了一些想法，我一直在尝试几种方法将所有excel文件(所有工作表)导入并附加到单个数据帧(大约400万行记录)中。 注意:我也检查了here“，但它只包括文件级，我的组成文件和工作表级。 我试过下面的代码 # import all necessary package
import pandas as pd
from pathlib import Path
import glob
import sys
# set source
浏览 28提问于2019-04-16得票数 1
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1回答
嗨，
我想将数据帧(顺便说一下，使用多索引)组合成一个更大的数据帧。有时需要追加数据(添加新的行或列)，有时需要更新现有数据。不知何故，我找不到一种方法来同时做到这两点。它要么是追加的(使用.append())，要么是某种更新(.merge()，.update())我试图搜索它并阅读文档，但我真的找不到它。
这是一个测试代码
import pandas as pd
import numpy as np
zones = ['A', 'B', 'C']
# input data frames
dates0 = pd.date_range('
浏览 0提问于2018-01-22得票数 0
1回答
我正在阅读一张excel表格，使用的是熊猫as - pd.read_excel()，然后将其放在列表中，并将其附加到最终的数据框架中。
我正在阅读的工作表有一个列名Sales，在最终的数据框架中我有一个列名为Item。
AllFields是包含所有列列表的数据帧.
因此，我的问题是，在将列表追加到最终数据后，Sales列的记录在列名Item下。
我从工作表中读取的数据示例
Sales 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Units Sold 0 0 0 0 0
浏览 0提问于2018-05-09得票数 0
如何在Python中将list转换为堆栈数据，比如R中的do.call(rbind，list)？我想用高效的方式来编码它
R码
# create example data
a1 <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c(4, 5, 6))
a2 <- data.frame(a = c(11, 22, 33), b = c(44, 55, 66))
a3 <- data.frame(a = c(111, 222, 333), b = c(444, 555, 666))
lst <- list(
浏览 5提问于2022-10-15得票数 1
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我的程序在for循环函数的每个循环中生成数据。我将其附加到一个列表中，最后尝试将数据转换为具有公共索引和列自动对齐的单个数据帧。然而，我不能做到这一点。我的代码： biglist = []
# output of for loop in first iteration
x1 = pd.DataFrame({'A':[11,22],'B':[33,44]},index=['x1','y1'])
biglist.append(x1)
# output of for loop in second iteration
x2 = pd
浏览 10提问于2020-11-10得票数 0
我有下面的代码，它完美地将小计和总计放入其中。对于frame.append方法，应该如何重写？
pvt = pd.concat([y.append(y.sum()
.rename((x, 'Total')))
for x, y in table.groupby(level=0)
]).append(table.sum()
.rename(('Grand', 'Total&
浏览 4提问于2022-07-25得票数 0
我想打开和读取许多csv文件一次，打开每一个作为一个dataframe，然后把它们放在一起在一个单一的数据帧。所有csv/DataFrame的列数都相同。我试着这样做： import os
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
paths = "C:\\Users\\Host02\\Documents\\analise2\\archives\\ms"
arr = os.scandir(paths)
for file in arr:
df2 = pd.read_csv(file.path, sep=";"
浏览 66提问于2020-07-23得票数 1
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在熊猫1.4.0：append()被反对，而医生说使用concat()代替。
FutureWarning: frame.append方法已被废弃，并将在未来的版本中从熊猫中删除。使用pandas.concat代替。
有问题的代码块：
def generate_features(data, num_samples, mask):
"""
The main function for generating features to train or evaluate on.
Returns a pd.DataFrame()
""
浏览 4提问于2022-02-24得票数 11
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我正在通过阅读“”来了解合并和加入熊猫的情况。在我看来，append就像沿轴= 0的concat。concat还有更多的关键字参数。对于沿轴= 0的简单连接/连接，append和concat可互换吗？
我在附录的相关文档中很难理解这句话：
注意:与追加到原始列表并返回None的append()方法不同，这里的append()不修改df1并返回其附加的df2副本。
我真的被这句话搞糊涂了。这似乎是在将append()与append()进行比较。它们是相同的。我错过了什么？
我不知道能否在这里提出第二个问题。如果这违反规则，请让我知道或帮助我编辑这个问题。
谢谢你提前给我时间。
浏览 0提问于2018-09-14得票数 0
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1回答
我有三个系列和列表：
df1 = pd.Series(['a','b','c','d'])
df2 = pd.Series(['e','f','g','h'])
df3 = pd.Series(['i','j','k','l'])
df1
0 a
1 b
2 c
3 d
df2
0 e
1 f
2 g
3 h
df3
0 i
1 j
3 k
4 l
list = [
浏览 3提问于2017-07-24得票数 1
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我将一些xlsx文件导入到pandas dataframe中。它工作得很好，但我的问题是它复制彼此下面的所有数据(所以我有10个100行= 1000行的excel文件)。
我需要有100行和10列的Dataframe，这样每个文件都将被复制到彼此的旁边，而不是下面。
有什么办法可以做到吗？
import os
import pandas as pd
os.chdir('C:/Users/folder/')
path = ('C:/Users/folder/')
files = os.listdir(path)
allNames = pd.DataFrame
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
1回答
我正在尝试将一个目录中所有工作簿中的所有电子表格合并到一个df中。我尝试过使用glob和os.scandir，但不管怎样，我总是只得到所有工作簿的第一张工作表。第一次尝试：
import pandas as pd
import glob
workbooks = glob.glob(r"\mydirectory\*.xlsx")
list = []
for file in workbooks:
df = pd.concat(pd.read_excel(file, sheet_name=None), ignore_index = True)
list.append
浏览 1提问于2022-09-23得票数 0
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我有以下格式的数据
symbol name date close market
0 BTC Bitcoin 2013-04-28 134.21 1500520000
1 BTC Bitcoin 2013-04-29 144.54 1491160000
2 BTC Bitcoin 2013-04-30 139.00 1597780000
3 BTC Bitcoin 2013-05-01 116.99 1542820000
4 BTC Bitcoin 2013-05-02 105.21
浏览 0提问于2018-04-13得票数 1
在读取文件后，我尝试在循环中附加dataframe，但仍然没有附加完整的数据集。 columns = list(df)
data= []
for file in glob.glob("*.html"):
df = pd.read_html(file)[2]
zipped_date = zip(columns , df.values)
a_dictionary = dict(zipped_date)
data.append(a_dictionary)
full_df = full_df .append(da
浏览 47提问于2020-11-09得票数 0
我有一个很大的列表，由39个子列表组成。每个子列表都有许多数据帧。现在，我想将它们转换为单个数据帧。 ? 我的代码： append_data = [[Dataframe,...][Dataframe,...]]
combined_csv = pd.concat(append_data) 当前输出： raise TypeError(msg)
TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'list'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and
浏览 13提问于2020-07-12得票数 1
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2回答
我有两个数据帧。这些列是：'x'，'y'，'name‘。 对于这两个数据集，它们是相同的。X和y是它们自己的列表。这是一个数据帧的样子 x ----- y------- name
0 [0.4752243077637221, 0.6520124241756947, 0.468... [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... D 1#0 ξ:3τ:0.1
1 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, ... [0.3876443765
浏览 15提问于2019-03-11得票数 0
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3回答
我正在尝试将一个系列设置为另一个序列，以多个索引值表示。如果没有复杂的黑客攻击，我无法在潘达斯找到一种方法。
我的原创系列：
one 1 0.522764
3 0.362663
7 0.963108
two 2 0.717855
4 0.004645
5 0.077471
我想连接的数据，在three级别：
2 0.8
7 0.9
8 0.7
期望的输出：
one 1 0.522764
3 0.362663
7 0.963108
two 2
浏览 1提问于2017-08-24得票数 2
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你好，我正在尝试读取多个文件，创建一个包含我需要的特定密钥信息的数据，然后将每个文件的每个数据main附加到一个称为主题的主数据main中。我试过以下代码。
import pandas as pd
import numpy as np
from lxml import etree
import os
topics = pd.DataFrame()
for filename in os.listdir('./topics'):
if not filename.startswith('.'):
#print(filename)
浏览 0提问于2018-06-02得票数 1
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我正在尝试按照下面的代码连接多个df。想法是从本地驱动器读取excel文件，然后在列表中与pd.DataFrame对象相同的append。最后pd.concat()这个列表。
dfs = []
date =[]
for f in file_list:
wb = load_workbook(os.path.join(file_path,f),data_only=True)
sheet_name = [s for s in wb.sheetnames if 'Ageing' in s]
ws = wb[''.join(sheet_name)]
dat
浏览 1提问于2021-07-20得票数 0
我需要附加熊猫数据帧。但是我发现append非常慢。此链接Improve Row Append Performance On Pandas DataFrames建议使用from_dict而不是append。我试图做同样的事情，但我遇到了一个问题，将一个数据帧to_dict转换回dict到数据帧。 我有这个数据帧df date open high low close volume average barCount simb
0 3/31/2020 81.43 81.49 78.56 78.91 183417 80.0940 86742
浏览 70提问于2021-06-23得票数 1
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1回答
我很难将几个.csv文件中的数据放到一个数组中。我可以很好地从.csv文件中获取所有的数据，我只是不能把所有的东西都放到一个简单的numpy数组中。每个.csv文件的名称对我来说都很重要，所以最后我希望有一个Pandas，其中的列标记为.csv文件的初始名称。
import glob
import numpy as np
import pandas as pd
files = glob.glob("*.csv")
temp_dict = {}
wind_dict = {}
for file in files:
data = pd.read_csv(file)
浏览 2提问于2017-10-19得票数 1
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2回答
我需要与集合中的元素一样多地“复制”DataFrame的元素(让我们说一个列表来简化它)。这可能很难用语言来解释，所以我将展示我的代码：
In [1]: data = {char: [] for char in 'abcd'}
In [2]: n = 3
In [3]: properties = [i for i in range(1, n + 1)]
In [4]: l = list(range(1, 11))
In [5]: for e in l:
...: data['a'].append(e + e)
...: data[
浏览 2提问于2018-05-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我正试图将一个非常大的(2500万行) csv文件加载到熊猫中。我正在分块这个文件，每次100,000行，并附加一个新创建的dataframe，它实质上是统计块数据帧列中某些单词的出现情况。当我保存第一个块时，一切都正常工作，并且这个块被连接到新创建的dataframe并排。然而，由于某些原因，第二个块是对角线连接的。我的意思是，分块数据现在是200,000行，前100,000行是空的，新创建的dataframe与前100,000行并排连接。如何解决这个问题，并将每个块与新创建的dataframe并排连接，并将每个块保存到单独的csv文件中？
我的代码：
import pandas as pd
浏览 2提问于2022-01-05得票数 1
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我有嵌套的字典，我尝试导出到excel我有生成正确数据帧的代码，想法是在excel中生成它，但我在excel中只得到了列的一部分，这是我做错的地方。 user_ids = []
frames = []
for user_id, d in res_duplicate.items():
for item in d:
user_ids.append(user_id)
frames.append(pd.DataFrame.from_dict(item, orient='index'))
df = pd.concat(frames, keys
浏览 20提问于2021-10-04得票数 0
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1回答
以下是正确工作的concat方法。
pd.concat([myd['a'], myd['b']], axis=1)
YearFrom cnt YearFrom cnt
0 1001 9 1001 2
1 2010 3 2010 1
2 2011 199787 2011 127485
3 2012 214548 2012 144348
4 2013 991 2013 1396
5 2014 236596 2014 159302
6
浏览 1提问于2017-06-27得票数 0
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我有一个数据列表，如下所示：
mylist=[pd.DataFrame({'a':[5,5],'b':[5,5]}),pd.DataFrame({'a':[6,6],'b':[6,6]})]
和一个单独的数据帧(df)，我想在mylist中的两个数据帧的底部附加它。
df=pd.DataFrame({'a':[9],'b':[9]})
当我通过循环遍历mylist来追加时，追加对列表的元素起作用，但它不更新或更改mylist。
for i in mylist:
i=i.append(df,
浏览 0提问于2018-10-09得票数 2
1回答
我有一个从capterra获取数据的代码
for i in range(1, 2):
# time.sleep(10)
last_date = date.today() - timedelta(days=i)
print(last_date)
data = pd.DataFrame()
for i in category2:
url = "https://public-api.capterra.com/v1/clicks?start_date=" + str(last_date) + "&end_date=
浏览 4提问于2022-09-23得票数 0
我有一个显然很平常的问题，那就是在使用concurrent.futures进行多处理后合并结果。 我发现了一个与Efficiently consolidate results of concurrent.futures parallel execution?和How to append dataframe to an empty dataframe using concurrent相关的问题，但我不能让它为我工作。 我有一个头寸列表，为每个头寸建立一个基于现金流和财务报表(其他数据框架)的时间序列。每个timeserie都是一个过程，最后我需要将结果合并到一个大数据帧中。处理顺序和最终数据帧
浏览 34提问于2020-09-26得票数 0
2回答
我下面有文件
file1.csv,file2.csv....
我想从每个csv文件中提取样本。
我试过了
f1=pd.read_csv(file1.csv)
f1.sample(2)
f1.append(f2)
我试着循环和附加。
我想有些解决办法更快些。
如何收集多个csv文件中的样本？
浏览 3提问于2017-04-10得票数 2
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我在我的代码中使用df.append()来附加跨dataframe列的百分比变化。随着df.append()在熊猫1.4中贬值，我试图使用pd.concat，但我无法复制产量。
我现在拥有的是：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": ["foo", "foo", "foo", "foo", "foo",
"bar", "bar",
浏览 3提问于2022-01-23得票数 5
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我想从多个文件中创建一个数据帧，但它不能以我想要的方式工作。我想垂直合并，但它们是水平合并，创建了新的列。我不想这样，我怎么才能解决这个问题呢？下面是我的代码： path = "C:/Users/nb/Desktop/NetworkCharacteristic/"
fi=glob.glob(path+"*")
li=[]
for file in fi:
files = glob.glob(file + "/*.txt")
for filename in files:
frame = pd.read_csv(filename, s
浏览 5提问于2021-08-21得票数 0
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我想知道如何在循环中替换.append。
for i in range(0,len(DF)):
result = result.append({'Test': DF.iloc[i].name},ignore_index=True)
我知道如何使用CONCAT，但我不知道如何在循环中这样做。
使用Concat：
for i in range(0,len(DF)):
result = pd.concat([result,pd.DataFrame({'Test': DF.iloc[i].name})])
投掷：
ValueError:
浏览 2提问于2022-09-20得票数 0
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1回答
熊猫桌
、
我试图在我的excel表上使用熊猫执行一些操作，并使用以下代码连接表。
我编写了以下函数来连接字符串并将其保存在数据帧中。
def row_split(row, product, measure, price):
out_dict = dict.fromkeys(row.index)
for i in out_dict.keys():
out_dict[i] = []
cols = [x for x in out_dict.keys() if x not in [product, measure, price]]
浏览 0提问于2018-08-13得票数 1
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我的问题可能已经过时了，但我肯定这不是一个重复的问题，如果是的话，很抱歉！
我试图通过使用连接一些Excel文件(存储在文件夹中)，但我仍然会收到错误，如下所示：
代码：
import pandas as pd
import os
def concat_excel(folder, ws=None):
data = []
for f in os.listdir(folder):
current_df = pd.read_excel(os.path.join(folder, f), sheet_name=ws, dtype=str)
curre
浏览 3提问于2022-08-25得票数 0
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假设我们在一个目录中存储了相当多的.xls或.xlsx文件，并且有两种方法可以将它们输入pd.concat以获得一个大表:产品率和附加值。
def append_method(path):
container = []
for f in path.rglob("*.xls*"):
df = pd.read_excel(f)
container.append(df)
return container
def yield_method(path):
for f in path.rglob("*.xls*&#
浏览 4提问于2020-08-14得票数 1
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我有5个Excel文件，每个文件包含8个工作表，每个工作表包含大约30行。这意味着一个文件总共有30x8= 240行。我是否可以使用一个快速的技巧将所有这5个文件(包括工作表)组合成一个Excelfile，总共有240个5行= 1200行？
这是我目前的代码：
import os
import pandas as pd
files = os.listdir('c:\data\KM\Desktop\my_folder')
os.chdir(r'c:\data\KM\Desktop\my_folder')
df = pd.DataFrame()
for
浏览 5提问于2020-08-11得票数 0
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我是一个编程新手，包括Python。在工作中，我一直在使用Python将几个excel文件组合成一个。现在，考虑到DataFrame.append()已被废弃，我一直试图用Pandas.concat()来修改我的编码，但没有成功。
....
files = os.listdir(folder)
df = pd.DataFrame()
for file in files:
if file.endswith(extension2):
datafile = folder + '/' + file
datafile1 = load_workbo
浏览 8提问于2022-08-05得票数 0
3回答
Append不在python中使用for循环。
它在没有for循环的情况下工作，但不使用for循环
import os as o
import pandas as pd
j=0
ls=[]
files = o.listdir("demo")
for i in files:
ls.append(i)
df=pd.read_csv("demo/"+ls[0])
t=len(ls)
for i in range(1,t):
temp=pd.read_csv("demo/"+ls[i])
df.append(temp,ignore_i
浏览 2提问于2019-03-24得票数 1
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2回答
目标:我有两个Pandas Series。在每一个上，我想要应用一个函数，为我提供一些列的汇总统计信息(如sum、count等)。所有这些都嵌入在for each`循环中。例如： DataFrame1
Id V1 V2
0 3 2
1 2 1
DataFrame2
Id T1 T2
0 4 2
1 5 2 结果(在计数任务上)假设为： DataFrameGoal
Id
浏览 6提问于2019-05-13得票数 0
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2回答
我正在尝试使用循环将DataFrame附加到现有的DataFrame中。目前，new_data每列有4个值。我想要遍历循环并添加新的数据，即df2，每一列都有3个值，每个时间循环迭代。
new_data = df = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3, 4],
"b":[5, 6, 7, 8]})
for i in range(len(5)):
df2 = pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3],
&#
浏览 6提问于2022-08-12得票数 0
我正在努力编译许多文件，同时将文件名作为列添加到结果数据帧中。下面的脚本可以工作，但以某种方式仅在单个文件上执行操作...为什么不把所有的文件放在一起？
import glob
import pandas as pd
import os
# format Working but only reads 1 file
indir = "C:\\location\test"
outfile = "C:\\location\test\output.csv"
# Change the directory to where the files are located
浏览 1提问于2018-08-18得票数 1
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2回答
我正在加强对Python中的一个班轮的理解，对于下面的一个班轮我有一些困难。我想用列表理解来缩短它。任何贡献都是很好的。
daily_prices_l = []
daily_prices_h = []
for b in bitwise_exchanges:
try:
high = daily_OHLCV('BTC', 'USD', exchange=b).set_index('timestamp').high
low = daily_OHLCV('BTC', 'USD', exchange=b)
浏览 2提问于2020-06-02得票数 0
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1回答
我对包含许多数据格式的列表有问题。我创造它们的方式是：
listWithDf = []
listWithDf.append(file)
我得到了：
现在，我想处理这个列表中的数据，但是我想要一个包含所有数据的数据。我知道这是一个非常丑陋的方式，这必须改变每次数据的数量被改变。
df = pd.concat([listWithDf[0], listWithDf[1], ...)
所以，我想知道是否有更好的方法来打开这样的列表。或者是在循环中生成数据的另一种方式，其中包含了我需要的数据。
浏览 5提问于2022-04-26得票数 0
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2回答
目标是在Pandas中现有多索引列的基础上添加另一个多索引。
我的印象是，这可以实现如下
# Assuming we have an existing multilevel index as below
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([['level1'],['level2'],df.columns ])
# Along the pipeline, we would like to append another multiindex on top of it
df.columns = pd.Multi
浏览 3提问于2021-08-06得票数 0
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1回答
我试图让我的代码接受一个dataframe，查找所有出现的"START:"，然后遍历每个事件来创建‘片’(其中第一行是"START:“match，并捕获最后一行之间的所有行，该行在”START：“之后匹配字符串)。
我希望将它放入一个新的dataframe中，其中每个‘片段’都由一个空白行分隔。
当我的工作表放大到更大的尺寸(750,000行)时，我似乎无法让它工作，除非它速度过慢。
我不知道如何解决我的问题，也不知道如何使它更快，这样大的数据文件就不会让它慢到爬行的地步。
我的df：
我的代码，我认为我的问题或糟糕的方法是：
new_df = pd.Data
浏览 1提问于2022-05-12得票数 0
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1回答
有三个数据帧，df_1, df_2 and df_3。我将它们合并如下
result1 = df_1.append(df_2,ignore_index=True)
result2 = result1.append(df_3,ignore_index=True)
那么result2就是组合的dataframe。如果这三个输入数据帧都不是空的，则此代码段当前工作正常。然而，在实践中，这三个输入数据帧中的任何一个都可以是空的。什么是最有效的方法来处理这些不同的场景，而不实现复杂的if- or逻辑来评估不同的场景，例如，df_1是空的，或者df_1和df_3都是空的，等等。
浏览 1提问于2022-04-05得票数 1
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1回答
导入和附加pickle文件
、、、、
如何导入和追加一个目录中的所有文件？ files = os.listdir(r"C:\Users\arv\Desktop\pickle_files")
data = []
for i in files:
data.append(pd.read_pickle(i))
df = pd.concat(['data'])
浏览 5提问于2020-07-18得票数 0
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我正在尝试导入一系列HTML文件，其中包含我已保存在工作目录中的新闻文章。我使用一个单独的HTML文件开发了代码，它工作得很好。但是，我已经修改了代码以导入多个文件。
从下面的代码中可以看到，我使用的是pandas和pd.read_html()。它不再导入任何文件，并给出错误代码'ValueError:找不到表‘。
我尝试过不同类型的HTML文件，所以这似乎不是问题所在。我还更新了我正在使用的所有包。我在Anaconda Navigator中使用OSX和Python 3.6以及Pandas 0.20.3。
它曾经有效，现在却不起作用了。我做错了什么？
任何提示或线索都将不胜感激。
im
浏览 1提问于2018-07-14得票数 1
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