我需要读取一个包含距离矩阵的.csv文件,因此它有相同的行名和列名,这两者都很重要。但是,下面的代码只能给我一个数据,其中行名包含在一个额外的"Unnamed: 0“列中,并且索引再次变成整数,这对以后的索引非常不方便。
DATA = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/PawinData/UC/master/DistanceMatrix_shortestnetworks.csv")
我确实检查了 of pandas.read_csv,并与index_col、header、names等玩过,但似乎都没有用。有人能
我使用pydoop从hdfs读取文件,当我使用:
import pydoop.hdfs as hd
with hd.open("/home/file.csv") as f:
print f.read()
它显示了stdout中的文件。
有没有办法把这个文件作为dataframe读入?我尝试使用pandas的read_csv("/home/file.csv"),但它告诉我找不到该文件。确切的代码和错误是:
>>> import pandas as pd
>>> pd.read_csv("/home/file.cs
我有csv文件,内容如下:
a b
ca 12, 20, 45
ca 18, 27
ca 30, 32, 41, 49
ny 4, 12, 12, 37, 43
ny 33
ny 8, 10, 40, 44
如何将数据作为pandas DataFrame读取到python中,并获得每行的平均值和总和值?
求和示例
a b
ca 72
45
152
ny 108
33
102
我试图在下面的python中从具有文件格式.csv的数据集中找到平均值、修剪后的平均值和中值。我的问题是,我不能一次获得所有的值使用打印函数,只要我需要编写打印函数,三次有什么东西可以缩短我的代码。
import pandas as pd
from scipy.stats import trim_mean
f = pd.read_csv('E:\pop.csv')
print(trim_mean(f['Population'],0.1))
print(f['Population'].mean())
print(f['Population&
我想知道如何通过Python计算每个类别的每一行是高于平均值还是低于平均值?我有一个名为test.csv的csv文件。例如,类别2,我有两个值。首先,我需要计算该类别的平均值,然后每个值是高于还是低于平均百分比。我不知道后者该怎么做。 import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('test.csv') 感兴趣的两列是Category和Totals列: Category Totals estimates
2 2777 043
我有一个csv文件example.csv类似-
name | hits
---------------
A | 34
B | 30
C | 25
D | 20
使用Python中的hits > 20?,如何只读取pandas中的行寻找类似于-
my_df = pd.read_csv('example.csv', where col('hits') > 20)
我正在将下面的数据框导出为Python中的csv文件。csv文件中的前导0将被删除。 Name ID
0 Bob 0245
1 Tina 2G5B 在我的pandas df中,Name和id值都是字符串。 在pd.read_csv中指定dtype = 'str'保存熊猫df后,在Python中使用前导0重新打开该df时,我没有任何问题。 但是,我想使用read.csv命令在R中打开它,前导0将消失。 如果有一种方法可以在Python中保存csv,并且在csv文件中显示前导0。这个问题是可以解决的。
我有一个压缩的存档,其中包含几个csv文件。
例如,假设myarchive.zip包含myfile1.csv、myfile2.csv、myfile3.csv
在python 2.7中,我能够迭代地加载pandas中的所有myfiles
import pandas as pd
import zipfile
with zipfile.ZipFile(myarchive.zip, 'r') as zippedyear:
for filename in ['myfile1.csv', 'myfile2.csv', 'myfile3.csv
我想读取csv文件
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as plt
from pandas import DataFrame
df = pd.read_csv(r'C:\Andy\DataScience\python\Loan_Prediction\Train.csv')
df.head(10)
但是得到的错误如下
IOError: File Train.csv does not exist
但该文件确实存在于该位置。
我有365个CSV文件,表示唯一样本位置的平均值。每个CSV文件代表不同的日期。例如,我的CSV文件列出为Day1.csv、Day2.csv、Day3.csv等等。我可以在Python中导入所有CSV,并使用Pandas将它们转换为dataframe,基本上将所有365个DFs附加到一个长的dataframe中。下面是长长的数据帧: Location MEAN Day
A 0.2235 1
B 0.8215 1
C 0.0159 1
D 0.4259 1
A 0.5902 2
B 0.6201 2
C 0.0239 2
D 0.302
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
在csv文件中,如何计算列中选定行的平均值:
我做了这个:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#Read the csv file:
df = pd.read_csv("D:\\xxxxx\\mmmmm.csv")
#Separate the columns and get the average:
# Skid:
S = df['Skid Number after milling'].mean()
但这给了我整个专栏的平均值
谢谢你的帮助
我对用python绘制图表很陌生。我被告知要使用Pandas,使用下面的命令。现在假设csv文件有头部(time、speed等)。但是,当csv文件没有头文件时,如何将其更改为?(数据从第0行开始)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("P1541350772737.csv")
#df.head(5)
df.plot(figsize=(15,5), kind='line',x='timestamp', y