我有一个..csv文件,里面有很多数据。它是每10分钟收集一次的数据,所以时间戳(列名为“时间戳”)是这样的格式: DD/MM/YYYY :mm。我想为每天使用python中的熊猫创建/编写一个新的csv文件。
这段代码每10分钟创建一个新的csv文件(所以现在我有很多文件lol):
for name, group in df.groupby('TIMESTAMP'):
group.to_csv('{}.csv'.format(name), index=False)
groupby甚至是一个很好的解决方案吗?我在考虑做某种循环和if语句,但是groupb
我想使用csv.writer将时间(如1:34.12)写入csv,但csv将显示1:34.1。如何准确显示1:34.12? 如果我将1:34.12转到1.34.12,csv可以显示1.34.12 import csv
with open("combine.csv","w",newline="",encoding="utf-8-sig") as new_file
csv_writer = csv.writer(new_file)
time = "1:34.12"
list = [time
我编写了一个python脚本来处理CSV文件中的一些数据。脚本需要3到30分钟才能完成,这取决于CSV的大小。
现在我想加入一个网络接口,这样我就可以从任何地方上传CSV数据文件。我编写了一个基本的HTTP上传页面,并使用了Python的CGI模块--但是脚本过了一段时间就超时了。
脚本在开始时输出HTTP头,并在CSV的每一行迭代后输出数据位。例如,这个print语句将每30秒左右触发一次。
# at the very top, with the 'import's
print "Content-type: text/html\n\n Processing ... &
我是Python的新手,公司的HRIS给了我一个任务。因此,我从一个原始的.csv文件中编写了一段代码,它将通过过滤所有其他数据来重写,并确保列出人员的IN和OUT的第一个实例。如何在同一行的列表中插入或追加一个人的打卡时间?
employeeInfo2 = {'Name': employeeName, 'Date': employeeDate, 'Status': employeeStatus}
if employeeInfo2 not in employeeProfile:
employeeProfil
在Hadoop中运行这段代码来获取10k+周围CSV文件中的数据的概率。我正在使用Google DataProc集群运行这段代码。请告诉我怎样才能得到我预期的产量。最后一件事可能是一个逻辑问题,或者是一些功能问题。
#!/usr/bin/env python3
"""mapper.py"""
import sys
# Get input lines from stdin
for line in sys.stdin:
# Remove spaces from beginning and end of the line
line =
库(Benchmarking)中有一个名为dea(x,y,*args)的函数,它返回有用的对象。我在下面描述了三个关键的问题:
crs = dea(mydata_matrix_x, my_data_matrix_y, RTS="IN", ORIENTATION= "in") # both matrixes have N rows
efficiency(crs) # a 'numeric' type object which looks like a 1xN vector
peers(crs) # A matrix: Nx2 (looks to
我想创建一个由两个csv列的所有成对组合组成的数据集。我使用的是Stata,但它只允许有2,147,483,647个观察值。我对python并不是很了解。我能用Python做吗,最好是高效的?我可以做一些循环,但我想这会花费很长时间。
下面是一个例子:我有这样的列(as a a.csv:):1 2 3,我有这样的列(as a b.csv:)a b c我想要这个作为输出: 1,a1,b1,c2,a2,b2,c...a.csv和b.csv各有大约700万条记录。有什么帮助吗?谢谢!
编辑:如果我可以成对地做“组内”,这也是非常有用的。假设a.csv和b.csv都有另一个列,比如性别。我想做所有成对