我正在尝试读取带有标头的数据文件。数据文件已附加，我使用以下代码： import pandas as pd
data=pd.read_csv('TestData.out', sep=' ', skiprows=1, header=None) 问题是我的数据文件中有如何解决此问题。我是Python的新手，我正在学习。 Data_File
浏览 107提问于2020-09-19得票数 0
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一个再现错误的示例：x,a,clabels,l1,l22016-01-02,2.0,7.0test.csv或生产相同的输出
labels
浏览 3提问于2016-09-15得票数 1
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我正在做一个Kaggle挑战，数据中的很多条目都是NA。然而，根据数据描述，这实际上并不意味着“丢失数据”，它意味着“不适用”，在其意义上就是没有那种质量(例如，没有地下室)。但是，当我使用read_csv()导入数据，然后使用head()查看数据时，它会显示所有应该是NA (与LibreOffice中的电子表格相比)的内容的NaN。我知道如何将一个值替换为给定列的另一个值，但仍然存在一个问题。如果只有一个缺失的值，NaN通常是它应该
浏览 0提问于2018-05-11得票数 3
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我试图使用pandas.read_csv从一些.csv文件中获取数据。只要文件名或文件路径中没有重音(例如，a，e，ü)，就可以正常工作。一旦使用了像düm1.csv这样的文件名，就会得到以下错误：OSError: Initializing from file failed。我的代码是：
dum1 = pd.read_csv(r"C:\Users\MyName\Desktop\dumm12\düm1.csv", sep = ";", decimal = ",", encoding=
浏览 0提问于2017-05-30得票数 1
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我正在通过：df = pd.read_csv('my_csv')将csv数据读入熊猫数据
处理/删除空值的最佳方法是什么，以便我可以对数据执行下游分析？我在想，也许最好将'\N‘字符串转换为'NaN’并使用df.dropna()方法。如果这是最好的选择，我怎么做呢？谢谢。
浏览 3提问于2015-06-20得票数 1
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我正在用python构建它，以便在下一次的时候简化它。我遇到了与数据中涉及的I有关的问题，它们本质上是很大的数字(没有字符串，没有字符)。我的问题是，我失去了一吨的数据和各种独特的ID被转换成两个不同的浮标。我意识到这可能是read_csv函数的一个问题，我用它来拉这些东西，就像这样，所有这些都来自.csv。我不知道如何进行转换，因为转换为string只给出与字符串数据类型相同<e
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
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我从一个网站上下载了一个csv文件，但在使用pandas.read_csv时遇到了问题。CSV的结构看起来像这样： I K LB hijkl -,01 12,3D NaN -0,2 我只有在手动打开csv并再次将文件另存为csv后才能获得正确的输出。NaN NaN
1 NaN
浏览 39提问于2021-07-10得票数 0
我正在尝试从gzip存档文件中读取csv数据，该存档文件也存储存档数据文件的名称。问题是pandas.read_csv()选择存档文件的名称，并将其作为返回的DataFrame中的第一个数据条目返回。如何跳过存档文件的名称？我查看了pandas.read_csv()的所有可用选项，但没有找到允许我这样做的选项。下面是我在python中创建gzip归档文件的方法：
import pandas as p
浏览 0提问于2015-10-14得票数 2
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我试图使用Python将文件夹中的一组CSV组合成一个文件夹。每个CSV有9列，但没有标题。当它们结合在一起时，一些“床单”就会在纸上向右传播。因此，他们似乎没有进行适当的组合。CSV format, without index column它应该坚持同样数量的列知道可能出了什么问题吗？
浏览 2提问于2022-08-22得票数 0
跟进问题至：df = pandas.read_csv(file_name, skiprows = 2, index_col='datetime', 我得到了一个错误: lambda ()只取了一个参数(3个给定)df = pandas.read_csvskiprows = 2, ind
浏览 3提问于2015-04-22得票数 1
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非常新的python用户。我有一个压缩数据集(csv.gz)的链接，为了使用pd.read_csv，我试图在没有先下载到桌面、解压缩并上传到github的情况下进入python。这个链接的形式是我认为我应该使用请求来请求它吗？但我得到的是403状态码。我不知道是因为我请求错了，还是.gz出了问题？但是，即使假设
浏览 0提问于2021-11-30得票数 2
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我有一个无效的csv文件：1,2,3,49,,>>> df.iloc[2].to_dict()
{'A': 9.0, 'B': nan, 'C': nan, 'D&#
浏览 5提问于2021-01-16得票数 0
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* Python的新特性。15 20 0.25 0 0 0我一直使用的代码和其他提供的代码给了我一个类似于页面底部的答案/Path/Final.csv" output = "/Path/finalMerged.csv"
le
浏览 8提问于2016-09-05得票数 2
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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：1,2,3,4,5,6A,B,C,D,E,Fd
浏览 4提问于2020-01-30得票数 0
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我有这段代码，其中wine.csv (我添加了列名)是来自的数据df = pandas.DataFrame(data, columns=['W', 'E', 'R', 'T', 'Y', 'U', 'I', 'O', 'P', 'A', &#
浏览 7提问于2016-02-03得票数 0
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但是，我的问题是:我认为这个函数fillna()和可能是对缺失值进行操作的其他函数，只有当dataframe中的符号NaN是python保留的符号时才能识别缺失的值，对吗？但是正如您所看到的，这个fillna()函数只捕获np.nan，但不能识别字符串"NaN"为缺少的值。这可以理解。下面是我的问题:在python中，函数read_csv或其他
浏览 5提问于2017-01-29得票数 1
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我希望两个DataFrame是相等的。# Read the csv file into a pandas.DataFrame 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4
a NaNNaN</
浏览 18提问于2019-09-12得票数 1
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但是最近我开始使用一个更大的数据集，进化历史文件的数量增加到了100000个。因此，我决定将.dat文件压缩为gzip，并将它们保存在一个压缩文件夹中。)我现在面临的问题是或者这是由于读取的文件中的数据类型不一致造成的？是否有一种方法可以将数据作为浮点数数组的</em
浏览 3提问于2020-04-21得票数 0
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