我正在尝试使用'pd.read_ csv‘读取1.3GB的csv文件,其中包含两列和19,333行,但是它不断生成错误消息,上面写着'CParserError:错误标记数据。C错误:内存不足’,我尝试了许多在线发布的建议,比如使用'chunksize',但是它似乎不起作用,只会产生‘内核死亡,重新启动’。这是运行'pd.read_csv‘时的输出。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
os.chdir("/home/swhan/Downloads")
CORPUS = pd
我是pd python的新手,我试图从一个文件夹中组合许多excel文件(每个文件包含两个表),然后将这些表中的某些列添加到新的dataframe中。每个文件都有相同数量的列和工作表名称,但有时行数不同。
我将向您展示我对两个文件的示例所做的操作。床单的屏风:
第二个文件中的工作表具有相同的结构,但其中包含不同的数据。
代码:
import pandas as pd
import os
folder = [file for file in os.listdir('./test_folder/')]
consolidated = pd.DataFrame()
for fi
我有3个数据帧: df1 A B C
1 1 1
2 2 2 df2 A B C
3 3 3
4 4 4 df3 A B
5 5 因此,我希望将所有数据帧合并为以下数据帧: A B C
1 1 1
2 2 2
3 3 3
4 4 4
5 5 NaN 我尝试在axis=0和axis=1上使用pd.concat([df1,df2,df3]),但它们都没有像预期的那样工作。
我有一些代码可以从内部数据库中检索数据,然后将数据作为Pandas数据文件连接起来。我遇到的问题是在dataframe中有重复的索引。以下是完整的代码:
from jira import JIRA
import pandas as pd
cert_path = 'C:\\cert.crt'
start_date = '2020-10-01'
end_date = '2020-10-31'
# three different instances (each with their own schema)
a_session = JIRA(ser
下面是我使用chunksize从数据库中选择数据的程序。
# Give my large required list
subset = pd.read_csv(required_list, index_col=[0], low_memory=False).index.unique()
# give my large database, it would select data based on column name
tp = pd.read_csv(Database,iterator=True, chunksize=1000, usecols=subset, low_memory=Fals
这看起来应该简单得多,但我还是来了
我尝试向来自另一个数据帧的数据帧(准确地说是2个数据帧)添加一行,但得到以下错误:
TypeError: cannot concatenate object of type "<class 'numpy.float64'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid
我的代码
for i in range(0,len(k_means_labels_unique)):
X = pd.DataFrame(col
我有两个目录。一个包含图像,另一个包含面具。图像文件夹中的每个图像都有一个掩码,其文件名在掩码文件夹中。现在我要创建一个熊猫数据栏,其中一个列包含图像的位置列表,第二个列包含面具的相应位置。为了对如何做到这一点进行初步调查,我编写了以下代码:
# Generate a list of all the files and their
def generate_list(images, masks):
images_df = pd.concat([pd.DataFrame([file],
columns=[&
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=