我有几个大的csv文件,每100列和800 K行。从第一列开始,其他列都有类似于python列表的单元格,例如:在单元格A2中,我有1000个单元格,在单元格A3中有2300个单元格,等等。列2很好,是数字,但是列1、3、5、7等,...99与列1相似,它们的值在列表中。是否有一种有效的方法从这些列中删除列表[]的符号,并使其单元格与正常数字一样?
files_directory: r":D\my_files"
dir_files =os.listdir(r"D:\my_files")
for file in dir_files:
我在将.tab文件读入Python3.7时遇到了问题,我希望有人能帮上忙。问题是标题中的列名和实际数据使用了不同的分隔符:
Example of part of column row:
| ID | DESIGNATION | GLON | GLAT |
Example of part of data:
1 HIGALBM0.0002+0.2799 0.000153 0.279931
如您所见,标题包括空格和竖线,而数据只有空格(可变编号,范围在4到10个
我有一个有五列的文本文件。第一列是年份(2011到2040),第二列是Tmax,第三列是Tmin,第四列是Precip,第五列是Solar,持续了30年。我想写一个python代码,它将第一列( year )洗牌10次,其余的列都有相应的原始值,即:我只想将year列洗牌10次,这样year 1就会有相应的值。
我试图使用"TRANSFORM“运行一个Hive查询,PFB示例查询
例如:-
SELECT TRANSFORM (*)
USING 'worker.py' as (sum)
FROM mysource_filetable
在上面的示例中,Python用于UDF,用于计算所有列的和。
我不想使用Python或Java代码作为UDF,我们可以使用Bash脚本获取所有列的总和吗?
正在使用SQLAlchemy从SQL Server数据库的nvarchar列中提取一些文本,然后将其写入列类型为character varying的Postgres数据库。当源数据包含字符时,Python会抛出以下异常:
UnicodeEncodeError: 'utf-8' codec can't encode character '\ud83d'
in position 34: surrogates not allowed
SQLAlchemy列类型设置为String。我尝试将列类型设置为Unicode,并分别将列排序规则设置为SQL_Latin1_
我刚刚发现python hashlib.md5可能比coreutils md5sum快。
python hashlib
def get_hash(fpath, algorithm='md5', block=32768):
if not hasattr(hashlib, algorithm):
return ''
m = getattr(hashlib, algorithm)()
if not os.path.isfile(fpath):
return ''
with open(fpa
我正在尝试读取一个文件,其中列由可变空格分隔。我想知道是否有办法通过为该列保留字符数来定义每一列的宽度来读取该文件。
例如:
A B C D
- ---------- -- ---
1 foo 32 9.5
4 bar 5.4
5 foofoo_bar 44
假设我们必须阅读上面的数据。注意,某些条目不存在于C和D列中,但是,请注意文件中的第二行(带有破折号的行)指示特定列的最大字符数。
因此,问题在于数据集中每一列的最大宽度,是否有一种方法可以使用熊猫或任何其他包读取python中的数据集?
我正在试着写一个python脚本。根据要求,我大约有400列,这将是按照JSON文件中的多个数组。 我使用的是Pandas库和python 3.6版。我可能会从JSON文件中获得比400列更多的列。如何限制不需要的列,并且只希望在python输出文件中获得指定的列。 我使用下面的代码按照指定的列获取数据。 问题:在我的输出文件中,除了列列表文件中提到的列之外,我还获得了其余的列。如何在输出中限制不需要的列并仅获取所需的列? with open('Columns.txt') as c:
columns_list = c.readlines()
with open
读取CSV文件时:
with open("foo.csv") as foo:
for (a,b) in csv.reader(foo):
....
我知道错误了
ValueError: too many values to unpack
当文件包含两个以上的列时。
是否有一种方法可以解压前两列而忽略其余的列?
我想我能做到
with open("foo.csv") as foo:
for row in csv.reader(foo):
a,b = row[0:2]
....
但看起来很难看。
PS。