csv to pandas数据帧包含分号
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储和传输表格数据。它使用逗号作为字段之间的分隔符，每行表示一个数据记录。
Pandas是一个强大的数据分析工具，可以处理和分析各种数据。它提供了一个DataFrame对象，用于表示和操作二维表格数据。将CSV文件转换为Pandas数据帧可以方便地进行数据处理和分析。
在Python中，可以使用Pandas库的read_csv函数将CSV文件加载为Pandas数据帧。如果CSV文件中的字段之间使用分号作为分隔符，可以通过指定sep参数为";"来读取文件。
以下是一个完整的示例代码：
import pandas as pd
# 读取CSV文件并转换为Pandas数据帧
df = pd.read_csv('file.csv', sep=';')
# 打印数据帧的内容
print(df)在上述代码中，'file.csv'是CSV文件的路径，sep=';'指定了分号作为字段之间的分隔符。读取后的数据将存储在df变量中，并可以通过print语句打印出来。
Pandas数据帧的优势在于它提供了丰富的数据操作和分析功能。可以使用各种方法和函数对数据帧进行筛选、排序、聚合等操作，还可以进行统计分析、数据可视化等。
CSV文件转换为Pandas数据帧的应用场景非常广泛，例如数据清洗、数据预处理、数据分析、机器学习等领域。通过将数据加载到Pandas数据帧中，可以更方便地进行数据处理和分析。
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我正在处理我想要绘制的熊猫数据帧。数据帧中的一些值不是浮点数，而是字符串，因为它们有一个分号。当要绘制数据帧时，这会导致ValueError。我发现分号只出现在每行的末尾。 在read_csv方法中是否有一个关键字可以让pandas识别分号，以便将其删除？
浏览 7提问于2020-12-11得票数 1
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我尝试将csv-file加载到pandas dataframe中，但csv-file只有在登录后才能访问。 到目前为止，它已经下载并print(decoded_content)到屏幕，但我不知道如何将csv加载到pandas数据帧中： import requests
import urllib2
import pandas as pd
import csv
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/133.35 (KHTML, like
浏览 22提问于2020-04-20得票数 0
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2回答
这是一个下载压缩文件的链接，该压缩文件包括由英国政府国家统计局发布的1 1GB邮政编码级别数据：
有关数据的信息可在此处找到：
我在Python中的数据科学应用程序中使用了这些数据，并将其加载到Pandas数据帧中。我已经将其集成到一个简单的网页中，并将其部署到云中。我不想在我的存储库中包含我从亚马逊网络服务EC2实例访问的大数据。因此，据我所知，我有两个选择：
1)将压缩文件包含在存储库中，并将CSV读取到Pandas数据帧中。
2)打开url，在文件中流式传输，并在脚本中解压，然后将CSV读取到Pandas数据帧中。
这两种方法的问题是zip文件包含的内容不是我需要的csv文件，我不确定如
浏览 24提问于2019-11-14得票数 2
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我有如下几行代码： data = pd.read_csv("file.csv", sep=";", encoding='ISO-8859-1', engine = 'python')
test = str(data['information']) 我正在尝试访问包含单元格中数据的csv列，如下所示："1000,10500,2500“ 我得到一个错误： Traceback (most recent call last):
File "/Library/Frameworks/Python.fram
浏览 8提问于2021-04-27得票数 2
3回答
有一个包含三列数据帧的CSV格式文件。第三列包含长文本。当我尝试使用pandas.read_csv打开文件时，出现此错误消息
message : UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa1 in position 0: invalid start byte.
但使用以下命令打开该文件没有问题
with open('file.csv', 'r', encoding='utf-8', errors = "ignore") as csvfile
浏览 1提问于2018-01-22得票数 3
我正在尝试使用snscrape从twitter上抓取数据。在得到一个包含100条tweet的列表后，我使用pandas创建了一个包含tweet列表的dataframe。将数据帧转换为csv后，它看起来如下所示：
我想要分离数据帧的标头，这样数据帧的一个标头就定义了csv文件中的一列。我该怎么做呢？
在这里你可以看到我当前的代码：
import snscrape.modules.twitter as sntwitter
import pandas
# Creating list to append tweet data to
tweets_list2 = []
# Using Twitte
浏览 10提问于2021-05-26得票数 0
我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
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我有一个巨大的数据集，需要将csv写入到共享文件驱动器中。我以前也这样做过，并且使用了相同的数据。这一次唯一的区别是我将分隔符从逗号"，“改为分号";"，但这不会改变任何事情，对吗？
我的数据是一个pandas数据帧；它有字符串列和数字列。大约有1600万行，大约20列。
下面是我编写的将数据分块写入csv文件的函数：
def write_to_csv_in_chunks(input_data, file_path, chunk_size=1000000):
total_rows = len(input_data)
current_row = 0
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
1回答
我有4个单独的CSV文件，我希望读入Pandas。我想将这些CSV文件合并到一个数据帧中。
问题是CSV文件中的列包含以下内容：、；|和空格。因此，在读取不同的CSV文件时，我必须使用不同的分隔符，并进行一些转换以使其格式正确。
每个CSV文件都包含一个“ID”列。当我合并我的数据帧时，它没有正确地完成，并且我在已经合并的列中得到了'NaN‘。
您是否必须使用相同的分隔符才能正确合并数据帧？
浏览 10提问于2017-06-28得票数 0
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2回答
我有一堆CSV文件，其中包含特定时间的数据，时间被编码为文件名：
time1.csv
Label val1 val2
a 5 6
b. 6 4
time2.csv
Label val1 val2
a 5 6
c 6 4
...
我可以将每个文件读入Pandas数据帧。然后我想:将"time“列添加到每个数据帧中，然后将所有数据帧合并为一个数据帧。
有没有办法做到这一点？
浏览 2提问于2020-10-11得票数 0
1回答
有没有办法加快存钱的过程。我有一个只包含600,000行的数据框，我的程序在保存文件大约8个小时后被卡住了，然后我出于沮丧退出了程序。Pandas将在短短45秒内成功保存一个50,000行的数据帧，但由于某种原因，这个有点大的数据帧正在使其出错。我知道肯定是pandas的to_csv命令使程序变慢了。下面是一些代码: df.to_csv(mes_csv + "_copy.csv.gz"，chunksize=100000，header=True，compression='gzip'，encoding='utf-8')
浏览 0提问于2020-08-12得票数 0
我有一个运行pandas版本0.25.2的服务。此服务从数据库读取数据并将快照存储为csv
df = pd.read_sql_query(sql_cmd, oracle)
查询的结果是一个包含一些非常大的日期时间值的数据帧。(如3000-01-02 00:00:00)之后，我使用df.to_csv(index=False)创建csv快照并将其写入文件
在安装了pandas 0.25.3的不同机器上，我将csv文件的内容读入数据帧，并尝试将date列的数据类型更改为datetime。这将导致OutOfBoundsDatetime异常
df = pd.read_csv("xy.csv
浏览 18提问于2019-11-08得票数 1
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我有一个数据帧，它要求列的子集具有具有多个值的条目。下面是一个包含“runtime”列的dataframe，其中包含程序在各种条件下的运行时：
df = [{"condition": "a", "runtimes": [1,1.5,2]}, {"condition": "b", "runtimes": [0.5,0.75,1]}]
df = pandas.DataFrame(df)
这就形成了一个数据帧：
condition runtimes
0 a [1,
浏览 0提问于2014-11-08得票数 8
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假设我通过以下方式创建了一个数据帧列表： import pandas as pd
lDfs = []
for i in range(0, 3):
lDfs.append(pd.read_csv('SomeTable.csv') 然后我有一个包含3个数据帧的列表： lDfs[0]
lDfs[1]
lDfs[2] 假设每个数据帧具有以下结构： Date,Open,High,Low,Close,Volume
0 2020-03-02,3355.330078,3406.399902,3257.989990,3338.830078,90017600
1
浏览 18提问于2020-04-16得票数 0
我有一个名为params.csv的csv文件。我打开ipython qtconsole并使用以下命令创建了一个熊猫dataframe：
import pandas
paramdata = pandas.read_csv('params.csv', names=paramnames)
其中，paramnames是字符串对象的python列表。paramnames示例(实际列表长度为22)：
paramnames = ["id",
"fc",
"mc",
"markup",
"asplevel",
&#
浏览 2提问于2012-07-06得票数 122
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import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
import string
import re
def load_data():
data = pd.read_csv('tweet.csv')
return data
tweet_df = load_data()
我想加载"twitter.csv“数据，其中包含1000个tweet数据的爬行结果。但是，错误并生成如下代码
ParserError Traceback (most recent
浏览 7提问于2022-08-09得票数 0
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我从python中的csv文件创建了一个pandas数据帧。如何在tkinter窗口中显示此数据帧。
import pandas as pd
methods = pd.read_csv('metode.csv')
methods = methods.drop(methods.columns[[0]], axis=1)
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
3回答
我将一个包含150,000行的csv文件读入到pandas数据帧中。此数据帧有一个日期为yyyy-mm-dd格式的字段Date。我想从其中提取月份、日期和年份，并分别复制到数据帧的列Month、Day和Year中。对于几百条记录，以下两种方法可以正常工作，但是对于150,000条记录，这两种方法都需要花费非常长的时间来执行。对于100,000+记录，有没有更快的方法？
第一种方法：
df = pandas.read_csv(filename)
for i in xrange(len(df)):
df.loc[i,'Day'] = int(df.loc[i,'Da
浏览 0提问于2014-02-22得票数 22
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我正在将CSV文件读入Panda的数据帧。在检索数据时，我得到的值与原始数据略有不同。
我相信这与Python表示小数的方式有关。但是我如何修复它/解决它呢？
CSV数据示例：
1313331280,10.4,0.779
1313334917,10.4,0.316
1313334917,10.4,0.101
1313340309,10.5,0.15
1313340309,10.5,1.8
Pandas数据帧：
df = pd.read_csv(csv_file_full_path, names=['time','price', 'volume']
浏览 2提问于2016-07-13得票数 1
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2回答
下面显示的简单数据帧replace不起作用。
NewPhone列包含与原始列相同的值。
import pandas as pd
SF = pd.read_csv(r"xxx.csv")
SF['NewPhone'] = SF['Phone'].replace("(",'xxx')
print(SF['NewPhone'])
浏览 0提问于2018-05-23得票数 4
我在Csv文件sample1中有很大数据帧，我必须生成一个新的Csv文件，其中只包含100个数据帧。我已经为it.but生成了代码，我得到了关键错误，label100不在索引中？我已经尝试了如下，如有任何帮助，我将不胜感激
import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv("C:/users/raju/sample1.csv")
data_frame1 = data_frame[:100]
data_frame.to_csv("C:/users/raju/sample.csv")`
`
浏览 0提问于2017-02-01得票数 3
我正在尝试创建一个包含以下非常简单的.csv的数据帧 Content, Art, Version, Number, Question, Date, Performance, N1, Pall, Nall
somecontent, someart, 1.10.117, 081 01 04 02 01, 64936, 19.05.2018, 0.682427191039005, 8, 0.294000000, 29 如您所见，不同的列匹配(10列，行中有10个匹配值)。 我将这个csv保存为"bla.csv“(是的，有人正处于创造力的高度)，并执行以下操作： df=pd.read_csv
浏览 19提问于2020-07-15得票数 0
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1回答
我有一个目录，每个客户都有一个文件夹。在每个客户文件夹中都有一个名为surveys.csv的csv文件。我想打开每个客户文件夹，然后从csv中提取数据并进行连接。我还想创建一个包含该客户id的列，该id是文件夹的名称。
import os
rootdir = '../data/customer_data/'
for subdir, dirs, files in os.walk(rootdir):
for file in files:
csvfiles = glob.glob(os.path.join(mycsvdir, 'surveys.csv
浏览 1提问于2020-09-09得票数 1
我已经阅读了将csv文件加载到pandas数据帧中，并希望对该数据帧进行一些简单的操作。我不知道如何根据从原始数据框中选择的列来创建新的数据框。我的尝试是：
names = ['A','B','C','D']
dataset = pandas.read_csv('file.csv', names=names)
new_dataset = dataset['A','D']
我想用原始数据帧中的列A和D创建一个新的数据帧。
浏览 1提问于2017-07-11得票数 24
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我正在尝试将csv文件作为pandas数据帧导入，其中csv文件位于zip文件中。为了高效导入，我尝试在将其加载到pandas数据帧之前先获取头文件。 到目前为止，我尝试的是： from zipfile import ZipFile
from io import TextIOWrapper
import pandas as pd
with ZipFile(zip_path, 'r') as zipfile:
with zipfile.open(file_path, 'r') as file:
reader = csv.reader(T
浏览 10提问于2020-10-08得票数 1
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2回答
我有一个包含1000+ csv文件的目录，我希望读取这些文件并将其存储在数据帧中，然后将其保存到一个文件中。我希望数据帧维度是文件，文件中的行，行的内容。这就是我到目前为止想出的：
import pandas as pd
import glob
csv_files = glob.glob("data/*sample.csv")
df = (pd.read_csv(f) for f in csv_files)
dataset = pd.concat(df, ignore_index=True)
这给了我一个数据帧，其中有形状线，线的内容，但我不再能看到线来自哪个文件。有人能帮帮
浏览 0提问于2020-05-28得票数 0
2回答
我是Python和Pandas的新手，但我有一个包含多个列的CSV文件，我已经将其读入到一个数据帧中。我想画一张数据和y=‘x=Index’的散点图。其中索引是数据帧的索引，是日期。谢谢堆，杰森
浏览 0提问于2012-12-18得票数 8
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我刚接触pandas，想知道是否有可能将文本和pandas数据帧组合到一个csv文件中。
我可以毫无问题地将数据帧写入csv文件，但我想将一些描述放在数据帧之上，以描述我何时收集数据。请参阅附件关于我想要实现的目标。
提前谢谢你。
浏览 2提问于2020-07-11得票数 0
我正在将CSV加载到pandas数据框中。数据框中的一列是“评论”，它包含文本字符串。我需要在数据帧的所有行中标识此列中的所有形容词，然后创建一个新列“形容词”，其中包含该评论中所有形容词的列表。
我已经尝试使用TextBlobs，并且能够使用发布的代码标记每个案例的词性。
import pandas as pd
from textblob import TextBlob
df=pd.read_csv('./data.csv')
def pos_tag(text):
try:
return TextBlob(text).tags
except
浏览 26提问于2019-07-11得票数 2
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11回答
我从CSV文件加载一些机器学习数据。前2列是观测值，其余列是特征。
目前，我做了以下工作：
data = pandas.read_csv('mydata.csv')
这给出了一些类似的东西：
data = pandas.DataFrame(np.random.rand(10,5), columns = list('abcde'))
我想将这个数据帧分成两个数据帧:一个包含列a和b，另一个包含列c、d和e。
不可能写出像这样的东西
observations = data[:'c']
features = data['c':]
我不确
浏览 4提问于2012-05-19得票数 304
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1回答
在尝试将R数据帧导出到csv文件时，我遇到了一个奇怪的问题。数据帧包含一些大数字，但是当它们写入csv文件时，它们会“丢失”小数部分，而不是写入小数部分。但并不像人们所期望的那样，而是像这样： 假设3224571816.5649是R中的正确值，当写入csv时，它变成32245718165649。 我使用write.csv2函数来编写csv。分隔符是正确的，因为它对较小的值正常工作。这个问题是不是因为数字(带小数)大于32位？ 更重要的是，我如何解决这个问题，因为我有一个完整的数据帧，其中的值比这个大(或更大)。此外，它还必须写入csv。
浏览 11提问于2019-03-22得票数 0
与标题一样，我有超过800个数据文件(全部以.csv格式)(每个文件的大小为0-5MB，每个文件包含10列，第1行是标题)，我希望将它们合并到一个DataFrame中。我可以使用Pandas数据帧一个接一个地添加它们，但这非常耗时。
有办法更快地做到这一点吗？
我的代码：
fname = "CRANlogs/" + ffiles[0]
df = pandas.read_csv(fname,header=0)
for i in range(807)[1:]:
print(i)
fname = "CRANlogs/" + ffiles[i]
浏览 0提问于2015-03-20得票数 1
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1回答
火花数据帧
、、
星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈
浏览 6提问于2020-09-01得票数 0
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我知道我可以加载一个包含数据块的文件：
import pandas
for chunk in pandas.read_csv("path_to_my_csv.csv", chunksize=1e9):
# Process
其中，chunksize的值对应于每个“块”包含的行数。我想要做的是：
import pandas
for chunk in pandas.read_csv("path_to_my_csv.csv", chunkmem="200GB"):
# Process
我想这样做的原因是能够在不同的机器上处理数据(有不同数
浏览 2提问于2020-10-25得票数 0
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1回答
我正在将three.csv文件加载到三个不同的Pandas数据帧中。每个文件中的行数应该相同，但事实并非如此。有时，与另一个文件相比，一个文件包含四到五个额外行。有时，与一个文件相比，两个文件包含两到三行。我正在逐行连接所有文件，因此我将删除这些附加行，使它们具有相同的长度。为此，我编写了以下代码。
df_ch = pd.read_csv("./file1.csv")
df_wr = pd.read_csv("./file2.csv")
df_an = pd.read_csv("./file3.csv")
# he
浏览 4提问于2022-06-14得票数 0
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例如,
import pandas as pd
weather = pd.read_csv(r'D:\weather.csv')
weather.count
weather.count()
天气是一个包含多列和多行的数据帧，那么在请求weather.count和weather.count()时有什么区别呢？
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
我有一个原始的熊猫数据帧，让我们叫它df。我将数据帧转换为csv文件，然后将其转换回pandas数据帧。当我调用df.equals(新数据帧)时，它返回false。我认为一个错误可能是索引可能关闭，所以我将新数据帧的索引设置为csv文件的第一列(这是原始数据帧的索引)，但仍然得到相同的结果。
示例代码：
import pandas as pd
df = <stuff here that aggregates other dataframes into one>
file_name = 'test/aggregated_reports.csv'
df.to_csv(
浏览 4提问于2017-11-28得票数 4
1回答
Pandas会正确地将csv中包含的字段多于标题的行错出，但是它会将NaN添加到包含较少字段的行中，即使没有尾随的,指示空字段。 我的csv： id,name,pin,city
1,abc,123,SJ
2,xyz,789
3,pqr,456,AL
4,qwe,345, 当我试着通过pandas阅读这篇文章时： >>> import pandas
>>> a = pandas.read_csv('test.csv', error_bad_lines=False)
>>> a
id name pin city
0
浏览 6提问于2019-04-12得票数 1
我有一个包含以下值的数据帧： filename, keyword, page
A, red, 1
A, red, 2
A, green, 1
B, red, 1
B, green, 1
C, green, 2 如何将其转换为以下格式？ filename, keywords, pages
A, [red, green], [1,2]
B, [red, green], [1]
C, [green], [2] 在Pandas中有没有简单的方法来做到这一点？如果列表不允许作为单元格值，是否有其他数据类型可以使用Pandas允许的数据类型？或者是Pandas数据帧的替代品，我可以将其存储在其中，然后将
浏览 5提问于2020-10-26得票数 0
1回答
提高非常大的数据帧上的迭代性能
、、、、
我有一个pandas数据帧，它由300万行和50列组成，所有列都包含整数(正数或负数)。我想创建一个名为'feature‘的新列，它从现有的50列中提取最大的负数。
例如，如果对于给定行，50列包含以下值
-25,-24,-23,...,-1,1,...,23,24,25
“feature”列应返回-1。
因为我的数据帧太大了，所以我尝试的解决方案花费的时间太长了。例如，我尝试过使用列表理解，但是因为我求助于iterrows()，所以它太慢了(itertuples()的性能并没有明显的提高)：
import numpy as np
import pandas as pd
from tq
浏览 3提问于2019-07-17得票数 1
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我正在使用pandas读取包含产品数据的CSV文件，其中一个数据帧包含产品线代码'NA'，当我将数据输出到新文件时，线代码'NA‘不再是数据帧的一部分，它已被删除，现在是空白字段，我如何阻止这种情况发生？ data = pd.read_csv('C:\\Users\\User\\Desktop\\' + filename, sep=',', quotechar='"', encoding='mbcs',
low_memory=False) 我想要的数据帧将如下
浏览 34提问于2019-10-16得票数 0
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我正在遍历目录树。在每个子目录中，当我遇到一个名为portfolio-insts-summary.csv的文件时，我打开该文件并将.csv的内容读取到一个名为df的数据框中。然后，我将df数据帧附加到另一个名为final_df的数据帧上。一旦代码遍历完目录树，数据帧df_final就会保存到一个名为final.csv的.cvs中。
我打印了每个df数据帧的头部，它们包含数据，但是当我将df_final写入final.csv时，.csv文件被创建，但它是空的。我做错了什么?为什么即使df有来自每个文件的数据，final.csv文件仍然是空的？
代码如下：
# -*- coding: utf-8
浏览 0提问于2018-07-22得票数 0
我正在尝试合并3个Dask数据帧并相应地查询它们。数据帧是从formula1数据的SQL表的.csv文件创建的。表格 laptimes: raceId, driverId, lap, position, time
races: raceId, year, round
drivers: driverId, forename, surname 下面的laptimes表与races和drivers表具有外键关系。我已经读入，合并了数据帧，并尝试查询数据帧： from dask import dataframe as df
import pandas as pd
pd.set_option("
浏览 82提问于2021-10-05得票数 2
我已经使用Pandas将csv文件读取到数据帧中，csv格式如下。我想把“时间列信息”在6/3/2011-10/20/2011间隔之间的行放到另一个数据帧中。我怎样才能在Pandas中高效地做到这一点？
浏览 4提问于2018-08-10得票数 0
我正在尝试读取木星笔记本中带有pandas.read_csv的csv文件中的特定列。我知道我感兴趣的数据从哪一行开始，并使用skiprows关键字转到该行，该行包含列标签。
但是，即使我指定了我希望使用usecols的列，但Pandas只是从列中删除值，而不是从列本身删除值。因此，如果我的test.csv如下所示：
*first 6 rows to be skipped*
1,2,3,4,5,6
a,b,c,d,e,f
A,B,C,D,E,F
片段(导入正确的模块后)
df = pandas.read_csv('test.csv', skiprows = 5, usecols
浏览 4提问于2020-01-30得票数 0
我想从一个目录中读取几个excel文件到pandas中，并将它们连接成一个大的数据帧。不过，我还没能弄明白。所有文件都有5列，它们是： C N S R Q 除了一个包含7列的文件，这些列是 D I C N QI P L 如何才能获得一个包含这些列的大型数据帧 C N S R Q 代码： import pandas as pd
import glob
path = #path
all_files = glob.glob(path + "/*.csv")
li = []
for filename in all
浏览 18提问于2021-08-04得票数 0
我正在使用：
df.to_csv('file.csv', header=False, mode='a')
将多个pandas数据帧逐个写入CSV文件。
我确保这些数据帧具有相同的列名集。
但是，似乎列顺序将以随机顺序写入，因此我有一个chaos CSV文件。
如何确保新的数据帧将按照以前数据的列顺序写入？
非常感谢
浏览 21提问于2018-08-02得票数 0
6回答
我在pandas中打开了一个非常大的csv文件，如下所示。
import pandas
df = pandas.read_csv('large_txt_file.txt')
一旦我这样做了，我的内存使用量就增加了2 2GB，这是意料之中的，因为这个文件包含数百万行。当我需要释放这个内存时，我的问题就出现了。我跑..。
del df
但是，我的内存使用率并没有下降。这是释放pandas数据帧使用的内存的错误方法吗？如果是，正确的方式是什么？
浏览 11提问于2016-08-23得票数 154
我正在尝试对包含日期列的.csv文件使用read_csv。问题是date列使用的是外语(罗马尼亚语)，条目如下：
‘2017年7月26日’
‘2013露丽2017’
如何才能很好地将其解析为具有美国日期格式的pandas数据帧？
浏览 26提问于2018-09-06得票数 2
我正在尝试将csv文件加载为数据帧
import pandas as pd
import numpy as np
# loading csv files
map1 = pd.read_csv('data001.csv')
print(map1)
但是，数据帧的列名是从第一个数据帧的行*.csv文件值提供的。我怎么才能得到一个列名按顺序编号的dataframe呢？
谢谢!
浏览 1提问于2018-04-20得票数 0
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