我读了大约30000个文件。每个文件都是一个具有相同数量的列和行数的csv。因此,我确切地知道矩阵的大小。 我所做的是: #allocate a pandas Dataframe
data_n=pd.Dataframe()
for i in range(0,30000):
#read the file and storeit to a temporary Dataframe
tmp_n=pd.DataFrame({'Ping':Counter_4eh*m256,'SN':SN_4eh*m256,'Frequency':CF_4
我正在尝试将几个文件从csv导入到单个DataFrame中,并在尝试添加第三个DataFrame时得到以下错误。
AssertionError: cannot create BlockManager._ref_locs because block [ObjectBlock: [CompletionDate, Categories, DateEntered_x, <lots more columns here>...], dtype=object)] does not have _ref_locs set
守则是:
project = pandas.read_csv(read_csv
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后,我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起,然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的:
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
我是Python新手,在通过URL下载每个DataFrames之后,我尝试将多个1行的组合在一起。我一直在尝试使用熊猫pd.concat(),但没有成功。到目前为止,我正确地获得了单个DataFrames,但是使用以下脚本组合它们并不有效:
import pandas as pd
import time
from time import sleep
import numpy as np
import glob
import pathlib as pl2
count = 0
with open('tickertest12.txt', 'r') as my_fi
我试图理解数组方法,当我用vs代码编写代码并只调用array.prototype.concate.call()时,给出了正确的结果
console.log(Array.prototype.concat({}, 1, 2, 3));
,但是当我尝试array.concate()时,它会给我一个错误.
console.log(Array.concat({}, 1, 2, 3));
错误信息:
TypeError: Array.concat is not a function
我正在处理3个数据集,我编写了3个不同的函数,每个数据集1个来做一些数据清理和操作。最后,我想将所有3个清理过的数据集合并到另一个函数中。
我的逻辑:
import pandas as pd
def function1():
read in data as df
df[(df.column1 != "")&(df.column2 != 'MRN')&(df.column3 != "C") ]
return data1.to_csv()
def function2():
read in data
我有一个存储在本地文件夹中的.csv文件列表,我正在尝试将它们连接到一个数据文件中。
下面是我使用的代码:
import pandas as pd
import os
folder = r'C:\Users\_M92\Desktop\myFolder'
df = pd.concat([pd.read_csv(os.path.join(folder, f), delimiter=';') for f in os.listdir(folder)])
display(df)
只有一个问题,有时其中一个文件是空的(0 cols,0行),在这种情况下,熊猫在第6行抛出
我有两个具有相同行数的表(第二个表是通过在T1中处理文本从第一个表计算出来的)。我将它们都存储为pandas dataframe。与T1不同的是,T2不是公共列。这是一个例子,因为我的表很大:
T1:
| name | street | city |
|-------|---------|--------|
| David | street1 | Prague |
| John | street2 | Berlin |
| Joe | street3 | London |
T2:
| computed1 | computed2 |
|-----------|----------
str_to_date和concat功能与时间和日期相结合。我不知道如何在访问时将格式更改为导入、访问之后或直接填充。
CREATE trigger `trigger` before insert
on `int`
for each row
BEGIN
declare p, c, v, m, dublare int;
declare dublare_inreg condition for 1062;
declare continue handler for dublare_inreg
begin
set du
我正在使用pandas对一组大约1000-2000个CSV文件进行outer合并。每个CSV文件具有在所有CSV文件之间共享的标识符列id,但是每个文件具有3-5列的唯一一组列。每个文件中大约有20,000个唯一的id行。我所要做的就是将这些列合并在一起,将所有新列合并在一起,并使用id列作为合并索引。
我使用一个简单的merge调用来实现:
merged_df = first_df # first csv file dataframe
for next_filename in filenames:
# load up the next df
# ...
merged_df
我希望能得到一些帮助。我正在尝试用多索引连接pandas中的三个数据帧。其中两个可以正常工作,但第三个一直在追加,而不是连接。它们都有相同的多索引(我已经用df1.index.name == df2.index.name测试过了)
这是我尝试过的:
df_final = pd.concat([df1, df2], axis = 1)
示例:
df1
A B X
0 1 3
2 4
df2
A B Y
0 1 20
2 30
我想得到的是:
df_final
A B X Y
0 1 3 20
所以我正在做一个项目,使用来自JHU CSSE的实时新冠肺炎数据。我目前有三个数据帧,每个数据帧代表确认病例、恢复病例和确认死亡的时间序列。每个数据框都包含包含以下信息的行:省/州、国家/地区,以及自数据记录开始以来的每一天的列,其中的值是该数据集的运行合计,无论是已确认、已恢复还是死亡。以下是数据集的示例:
Province/State Country/Region Lat Long 1/22/20 ... 10/28/20
NaN Afghanista