使用python pandas比较两个csv文件，并使用生成的dataframe创建第三个文件
使用Python的pandas库可以方便地比较两个CSV文件，并使用生成的DataFrame创建第三个文件。
首先，我们需要导入pandas库和相关的模块：
import pandas as pd然后，我们可以使用pandas的read_csv函数读取两个CSV文件，并将它们分别存储在两个DataFrame中：
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')接下来，我们可以使用pandas的equals函数比较两个DataFrame是否相等：
are_equal = df1.equals(df2)如果两个DataFrame相等，返回True；否则，返回False。
如果我们想要找出两个DataFrame之间的差异，可以使用pandas的compare函数：
diff = df1.compare(df2)该函数将返回一个包含差异的DataFrame，其中包括不同的行和列。
最后，我们可以使用pandas的to_csv函数将生成的DataFrame保存为第三个CSV文件：
diff.to_csv('file3.csv', index=False)这将创建一个名为file3.csv的文件，其中包含了两个CSV文件之间的差异。
总结一下，使用Python的pandas库比较两个CSV文件的步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 读取两个CSV文件并存储为DataFrame：
df1 = pd.read_csv('file1.csv')，df2 = pd.read_csv('file2.csv') - 比较两个DataFrame是否相等：
are_equal = df1.equals(df2) - 找出两个DataFrame之间的差异：
diff = df1.compare(df2) - 将差异保存为第三个CSV文件：
diff.to_csv('file3.csv', index=False)
这样，我们就可以使用Python的pandas库比较两个CSV文件，并使用生成的DataFrame创建第三个文件了。
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我是新来的，我也是编程新手。所以..。正如标题所说，我正在尝试从两个不同的文件交换两个完整的列(列具有相同的名称但不同的数据)。我开始这样做：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
df = pd.read_csv('table1.csv', col_name= 'COL1')
df1 = pd.read_csv('table2.csv', col_name = 'COL1')
df1.COL1 = df.COL1
但现在我是stac
浏览 3提问于2019-12-12得票数 0
如果我有一个包含以下脚本的python文件： import pandas as pd
def csv():
r = pd.DataFrame([[1,2,3,6],[1,3,4,5]])
return r
csv() 如何在Jupyter Notebook中使用外壳命令来获得这个脚本的输出，这是一个pandas DataFrame。或者我如何修改python脚本来做到这一点，而不是在Jupyter中使用shell命令(出于某种原因，我需要一个shell命令，而不是仅仅从python文件导入函数并执行它)。 到目前为止，我尝试了以下内容，但没有成功(希望输出熊猫的Data
浏览 20提问于2019-09-24得票数 1
我正在尝试使用Python中的Pandas来导入和操作一些csv文件。
我的代码如下：
import pandas as pd
from pandas import dataframe
data_df = pd.read_csv('highfrequency2.csv')
print(data_df.columns)
但是有一个错误：
ImportError: cannot import name DataFrame
我在Python中有Pandas，我认为dataframe是随Pandas一起提供的。
那么，谁能告诉我这个错误消息是什么意思？
谢谢
浏览 0提问于2015-04-19得票数 6
我在python 3.3上安装了pandas，代码如下：
import csv
import pandas
from pandas import DataFrame
csvdata = pandas.read_csv('datafile.csv')
df = DataFrame(csvdata)
它附带以下错误消息：
cannot import name hashtable
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\document\test4.py", line 5, in <module&
浏览 5提问于2013-01-20得票数 25
1回答
管道通过，但csv文件未创建
、、、、
我正在gitlab上的管道中运行python脚本，最终创建两个csv文件。管道是成功的，但是没有创建csv文件。我在本地测试了进程并创建了文件。
这是python脚本的一个例子，即使管道成功，它也不会创建csv文件。
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45]
}
#load data into a DataFrame object:
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df.to_csv(
浏览 4提问于2022-04-20得票数 1
回答已采纳
.RDS格式的Python最接近的挂件/替代品是什么?潘达斯DataFrame
我尝试了to_pickle()，如中所列出的，但是它没有属性比包含相同内容的相应.csv文件小。
df = pd.get_dummies(pd.Series(list('abca')))
df.to_csv("tmp.csv") # 44 Bytes
df.to_pickle("tmp.pickle") # 682 Bytes
我正在寻找fast (与.CSV相比节省时间、写入和阅读)和压缩(相对于.CSV保存磁盘空间)的方式来序列化Pandas Data
浏览 4提问于2017-04-07得票数 0
当使用Python Pandas读取CSV时，可以指定索引列。是否可以在读取文件时使用Python Dask，而不是在之后设置索引？
例如，使用pandas：
df = pandas.read_csv(filename, index_col=0)
理想情况下，使用dask可能是：
df = dask.dataframe.read_csv(filename, index_col=0)
我试过了
df = dask.dataframe.read_csv(filename).set_index(?)
但是索引列没有名称(这似乎很慢)。
浏览 1提问于2017-09-12得票数 10
1回答
我有两个CSV文件(每个大约4 4GB )，我想检查这两个文件条目之间的差异。
假设1.csv中的Row1条目与2.csv的row1不匹配，但与2.csv的第100行相同，则不会显示任何差异。
只有当两个CSV文件中没有相同的条目时，才能看到差异。限制条件是不能使用任何数据库。
我使用dask.Dataframe来输入这个文件，但我没有看到任何api或函数来找出Dask文档中的区别。
我甚至还没有找到将Dask Dataframe转换为Panda Dataframe的方法，也无法将此Dataframe转换为任何文本或CSV文件。
有没有什么解决方案可以比较这么大的文件并找出不同之处。
请找到我
浏览 1提问于2018-01-18得票数 3
我正在使用Pandas将一些csv文件导入Python中。
我的代码是：
import pandas as pd
data_df = pd.read_csv('highfrequency2.csv')
print data_df.head()
但总有一条错误消息：
**Traceback (most recent call last):
File "G:\Python\sdfasdfasdfasdfasdf.py", line 7, in <module>
import pandas as pd
File "G:\Python\p
浏览 3提问于2015-04-19得票数 0
我有两个环境：
环境#1 (旧)：
Python3.7.5Pandas 0.23.4
环境#2 (新)：
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当我在这两个环境中通过执行pd.read_csv('name_of_my_csv_file.csv', delimiter=';', dtype=str)来加载相同的CSV文件时，我注意到Python或Pandas错误地解释了一些数字(不是全部，大约是50,000行中的12行)。在环境#1 (旧的)中，对一个数字的错误解释类似于这个7546.168415200001，实际上，在7546.168415200
浏览 12提问于2021-12-15得票数 2
回答已采纳
我编写了一个python程序，以特定的格式重命名文件名(大约500 k文件)。为了跟踪状态，我创建了一个数组status [[]]数组，我在其中追加了文件名、文件路径、状态(无论重命名是否成功)和错误(如果有的话)。流程完成后，使用csv将该数组导出到pandas。
status_file = # path to csv file
status_file_stream = open(status_file, 'w')
df_status = pandas.DataFrame(status)
df_status.to_csv(status_file, index=False)
浏览 8提问于2019-02-20得票数 0
回答已采纳
所有人。为什么第一个代码中的文件会运行，而第二个代码中的文件会失败？
import pandas
SD2=pd.read_csv('C:/Users/Jangsu/AppData/Local/Programs/Python/Python36-32/Sample data1.csv')
DF2=pd.DataFrame(SD2)
SD3=pd.read_csv('C:/Users/Jangsu/AppData/Local/Programs/Python/Python36-32/Sample data2.csv')
DF3=pd.DataFrame(SD
浏览 7提问于2018-09-04得票数 0
回答已采纳
我有dataset MSL_test.npy文件，如何将它们转换成csv格式，我已经看到前面的线程了，但无法解决错误。
我试图执行这段代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame("Z:/ADwork2/python/PM/SMAP/SMAP_train.npy")
df.to_csv('Z:/ADwork2/python/PM/SMAP/SMAP.csv',index=False)
但是得到了这个错误
文件"C:\Users\user11\AppData\Roaming\Python\Python39\site-p
浏览 2提问于2022-08-28得票数 1
新的但很兴奋的Python和我需要你的建议。我想出了下面的代码来比较基于nmap扫描的两个CSV文件：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import os
file = raw_input('\nEnter the Old CSV file: ')
file1 = raw_input('\nEnter the New CSV file: ')
A=set(pd.read_csv(file, index_col=False, header=None)[0])
B=set(pd.read_csv(fi
浏览 1提问于2017-08-14得票数 2
回答已采纳
我无法读取/插入csv文件的第一列，我已经在csv文件中设置了名称，尽管如果我键入名称=‘.’，‘.’等，python将再次设置它们，最后我将有2次名称，我希望将来自csv的数据实现为pd.read_csv的名称。
import pandas as pd
import tkFileDialog
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
rating=tkFileDialog.askopenfilename()
df = pd.
浏览 0提问于2019-07-21得票数 3
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8回答
我有一个脚本更新了5-10列的数据，但是有时候开始的csv和结束的csv是一样的，所以我不想写相同的csvfile，我希望它什么也不做.
如何比较两个数据文件以检查它们是否相同？
csvdata = pandas.read_csv('csvfile.csv')
csvdata_old = csvdata
# ... do stuff with csvdata dataframe
if csvdata_old != csvdata:
csvdata.to_csv('csvfile.csv', index=False)
有什么想法吗？
浏览 0提问于2013-11-11得票数 80
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我刚开始学习一门金融学的python课程，而且是编程新手。我试图将csv文件导入到"fb“dataframe中，但它一直给我以下错误:类型对象'DataFrame‘没有属性'read_csv’。
下面是我的代码：
import pandas
import pandas as pd
fb=pd.DataFrame.read_csv('data/facebook.csv')
浏览 2提问于2021-07-27得票数 0
在python中，我们可以使用csv module或pandas.read_csv函数来处理csv文件。对于Excel文件，我们可以使用xlrd module或pandas.read_excel函数。
我经常使用熊猫，我觉得read_csv和read_excel功能对我来说是有用的。有人能解释一下这些方法的优缺点吗？
浏览 4提问于2017-06-01得票数 3
2回答
我试图用Python创建两个文件。一个名为"1.csv“，编号为1，另一个名为"2.csv”，名为“2.csv”，名为“2.csv”，名为“1.csv”，编号为2，但我有一些问题。有什么帮助吗？
import pandas as pd
HM = ['1', '2']
for h in HM:
df = pd.DataFrame({'number':h})
df.to_csv(h + '.csv', index=False)
浏览 3提问于2020-09-10得票数 0
回答已采纳
1回答
我用熊猫来管理一个8字节整数的大数组。这些整数包括在逗号分隔的CSV文件中的列的空格分隔元素中，数组大小约为10000x10000。
熊猫能够以DataFrame的形式快速读取前几列中以逗号分隔的数据，并以最小的麻烦迅速将空格分隔的字符串存储在另一个DataFrame中。当我试图将表从空间分隔字符串的单个列转换为8位整数的DataFrame时，问题就来了。
我尝试了以下几点：
intdata = pd.DataFrame(strdata.columnname.str.split().tolist(), dtype='uint8')
但是内存的使用是无法忍受的--10 2GB的整
浏览 1提问于2014-07-03得票数 10
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2回答
我必须处理部分原始、部分提取的数据。我怀疑这两列是重复的。在SQL中，我可以这样做
SELECT col1, col2 FROM table where col1 != col2
但是我如何在pandas.Dataframe的Python中做类似的事情呢？更具体地说，我如何比较csv文件和/或Dataframe对象的两列，然后查看符合或不符合比较条件的值或行。
浏览 1提问于2018-10-13得票数 0
我从docker开始，并尝试运行生成csv文件作为输出的python代码。
import pandas as pd
# string values in the list
lst = ['Java', 'Python', 'C', 'C++',
'JavaScript', 'Swift', 'Go']
# Calling DataFrame constructor on list
dframe = pd.DataFrame(lst)
浏览 7提问于2022-02-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在对围绕6GB的大型文件进行计算，每个文件中都有、Modin、熊猫、，我听说与熊猫相比，这是优化的。
我需要以块的形式读取CSV文件，并对其执行计算，并将其附加到大型 dataframe 中，并再次将大数据文件转换为CSV文件。
这对于Pandas来说是非常好的。但是处理小文件需要花费太多的时间。对于6GB文件，我甚至都无法想象。
然而，当我试图对modin熊猫做同样的事情时，它无法将dataframe附加到一个大的数据文件中，而我想要转换为csv文件。
有人能提出任何替代这个或解决方案的建议吗。
Python - 3.6
Pandas - 0.24.2
Modin Pandas - 0.
浏览 0提问于2019-06-15得票数 1
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1回答
我使用下面的内容来用python写入csv文件：
submission = pandas.DataFrame({
"label": data["label"],
predictors[0]: data[predictors[0]]
})
之后，我用以下内容编写了一个csv文件：
submission.to_csv("test.csv", index=False)
现在，我的预测器列表是一个很长的1000+元素列表，显然我不能手工编写所有这些行。
submission = pandas.DataFrame({
"la
浏览 3提问于2016-03-26得票数 0
回答已采纳
在与熊猫合作的过程中，我发现使用data-Frame 创建新的的两种最常见的方法如下：
1. pandas.read_csv() Type: < class 'pandas.core.frame.DataFrame' >
pandas.DataFrame() 2. Type: < class 'pandas.core.frame.DataFrame' >
两种方法都使用不同的参数将列名的list作为输入。
语法：
对于，pd.read_csv，是给出的；
pandas.read_csv(filepath，sep='，
浏览 15提问于2020-01-04得票数 2
我可以使用以下方法将带有关联URL的CSV文件直接读入Python中：
import pandas as pd
URL = 'http://samplecsvs.s3.amazonaws.com/SalesJan2009.csv'
pd.read_csv(URL)
但是，我同样希望将HTML5导出-按钮创建的CSV文件直接导入Python3 (而不是在本地下载该文件并将其上传到Python3)。
例如，我希望通过单击此网页上的“CSV”按钮创建的CSV文件可以作为Pandas DataFrame： 直接读入Python中。
我尝试过在Python3中使用Selenium、Pyt
浏览 0提问于2020-06-28得票数 0
回答已采纳
我正在创建一个python脚本，该脚本确定来自file_1中的列的值是否存在于来自file_2的列中；如果来自file_1中的列的值不存在于file_2的列中，则希望在输出中打印这些值。
目前，我正在使用Pandas将这些值加载到一个dataframe中，然后使用一个“while”循环遍历这些值，但是，这似乎并不是按照预期循环这些值。有什么想法吗？
import pandas as pd
dataframe_server_permissions = pd.read_csv("server_permissions.csv")
dataframe_database_permiss
浏览 1提问于2018-12-05得票数 1
回答已采纳
我一直在尝试使用Python3中的Pandas Dataframe来查找与CSV文件中的名称匹配的特定id。我正在阅读的API为我提供了名称António，以及其他名称，这是我在名为"first“的专栏中使用重音的方式。我有一组名字，它们不一定会有我需要匹配的所有重音。这个程序似乎适用于我尝试的每个名字，除了那些重音字符有不同值的名字。
import pandas as pd
nameArray=[Antonio,Matt,Mark,Raul]
playersUrl = 'https://www.FakeSite.com/players'
playerData = p
浏览 0提问于2017-01-03得票数 1
3回答
我使用Dask读取了2.5 to的csv文件，Python给了我错误。这是我写的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from dask import dataframe as df1
s_time_dask = time.time()
dask_df = df1.read_csv('3SPACK_N150_7Ah_PressureDistributionStudy_Data_Matrix.csv')
e_time_dask = time.time()
以下是我从Python得到的错误：
dask_df
浏览 0提问于2021-06-17得票数 0
我有一个从python导入的CSV文件创建的数据框，遵循下面我创建的模糊匹配逻辑，但我被困在如何将该逻辑应用于数据框中的列： import pip
import pandas as pd
Str1 = "Los Angeles Lakers"
Str2 = "Lakers"
Partial_Ratio = fuzz.partial_ratio(Str1.lower(),Str2.lower())
print(Partial_Ratio) 但我希望能够将相同的逻辑应用于数据框中的2列，我尝试了下面的方法，但没有效果。 import pip
import pand
浏览 11提问于2021-01-22得票数 0
1回答
我有一个有很多列的DataFrame。每一列都有一个以该列命名的csv文件目录，但并不完全如此。列的名称包含在其文件名中，外加一些字母和单词。我要做的是为每一列创建一个正则表达式模式，以便获得文件名，将其导入pandas并合并两个Dataframe，但我无法设法将"r“放在模式前面。 这就是我想要做的： import re
import pandas as pd
data={"one":[1,2,3,4,5],"two":[6,7,8,9,10]}
left_df=pd.DataFrame(data)
routes={"wordsone.cs
浏览 31提问于2020-11-08得票数 0
我正在使用python读取文件中的一些数据，并将它们存储在一个熊猫数据框架中。带有数据的文件是"test.prn“，包含：
A B
0 0.0 2
1 1.0 3
下面，我附上了我的小代码来说明发生了什么。当执行代码"python my_prog.py“时，一切都按预期工作，read_csv返回一个熊猫框架。然而，如果我执行“蟒蛇-O my_prog.py"，我会得到一个熊猫系列。有人知道为什么会有这种不想要的改变吗？我需要read_csv的回归是一个熊猫的框架，不管蟒蛇的论点。
my_prog.py：
import pandas as pd
pdf1 =
浏览 0提问于2018-10-06得票数 0
回答已采纳
我想读取csv文件
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as plt
from pandas import DataFrame
df = pd.read_csv(r'C:\Andy\DataScience\python\Loan_Prediction\Train.csv')
df.head(10)
但是得到的错误如下
IOError: File Train.csv does not exist
但该文件确实存在于该位置。
浏览 2提问于2017-06-02得票数 0
我写了一个程序，在那里我添加了两个列，并将答案写入CSV文件，但当我只想写列的选择时，我得到了错误。这是我的逻辑：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
'B' : ['one
浏览 0提问于2014-01-18得票数 10
回答已采纳
1回答
我已经看过其他的操作数错误的答案，似乎没有一个符合这个例子。数学/方程式可以工作，可以用X值编码，也可以从DataFrame导入。在np.where表达式中使用相同的等式会导致操作数错误。
import csv
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np
data= pd.read_csv('miniDF.csv')
df=pd.DataFrame(data, columns=['X','Z'])
df['y']=df['Z
浏览 1提问于2020-07-23得票数 1
回答已采纳
我想缩短并清理CSV文件，以便在ElasticSearch中使用它。但是在一些数据帧(单元)中有换行，并且不可能将CSV解析为ElasticSearch。我现在用pandas缩短了CSV，并尝试删除换行符，但它不起作用。
代码如下：
import pandas as pd
f=pd.read_csv("test.csv")
keep_col = ["Plugin ID","CVE","CVSS","Risk","Host","Protocol","Port",&#
浏览 3提问于2019-04-04得票数 3
回答已采纳
我已经使用编写器在python中创建了一个csv文件。我将这个csv文件称为“数据”，它由一列40行组成。然后，我在一个新的python脚本中导入这个csv文件，并创建一个dataframe。但是，在我的新数据框架中，我希望将这40个数据点分成4列，每列10行。到目前为止，我尝试了以下几点：
data=pandas.read_csv("location/data.csv", header=None)
frame=pandas.DataFrame(data[:10])
frame['second column']=data[10:20]
这
浏览 1提问于2017-12-01得票数 1
回答已采纳
我想先读我的CSV文件。
.csv文件包含两个列X和Y，这里是我的脚本：
import numpy as np
from pandas import DataFrame as df
import csv
origin_data = open("file.csv", "r")
dato = list(csv.reader(origin_data, delimiter=","))
print(dato)
rowcount = 0
#iterating through the whole file
for row in dato:
rowco
浏览 1提问于2022-10-31得票数 0
回答已采纳
我刚接触蟒蛇和熊猫。我正在尝试将一个tsv文件加载到pandas DataFrame中。
这就是我正在尝试的，也是我得到的错误：
>>> df1 = DataFrame(csv.reader(open('c:/~/trainSetRel3.txt'), delimiter='\t'))
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#28>", line 1, in <module>
df1 = DataFrame(csv.reader(o
浏览 3提问于2012-03-11得票数 189
回答已采纳
1回答
我使用pandas包编写了以下python代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series
csv = pd.read_csv('train.csv')
df_csv = pd.DataFrame(csv)
PassengerId = np.array(df_csv['PassengerId'])
Age = np.array(df_csv['Age'])
Pclass = np.array(
浏览 0提问于2016-06-16得票数 1
你好，我正在学习Python和Pandas，我正在做一个练习。我正在加载2个csv文件，并将它们合并到一个数据文件中。
import pandas as pd
# File to Load (Remember to Change These)
school_data_to_load = "Resources/schools_complete.csv"
student_data_to_load = "Resources/students_complete.csv"
# Read School and Student Data File and store int
浏览 2提问于2022-07-18得票数 0
回答已采纳
使用spark编写文件s3通常会创建两个文件成功的目录，另一个文件名以s3中具有实际数据的部分名称开头，如何使用pandas dataframe加载相同的文件，因为文件路径会发生变化，因为文件名与实际数据在每次运行中都不同。 例如，编写时的文件路径: df。写。\testfolder.csv(“s3”colaesce) 存储在目录中的文件是成功的part-00- 我有一个python作业，它将文件读取到pandas dataframe。 Pd.read(s3.what是此处指定的路径.)
浏览 8提问于2020-07-26得票数 0
我对python完全是个新手，我不知道这是不是最好的方式。我有两个txt文件：
LookupHere.txt
Date,RPM
07/03/2016 1:00,14.21
07/03/2016 1:10,13.67
07/03/2016 1:20,13.17
07/03/2016 1:30,12.98
07/03/2016 1:40,11.44
AddValueHere.txt
Date
07/03/2016 0:00
07/03/2016 1:00
07/03/2016 1:10
07/03/2016 1:20
07/03/2016 1:30
浏览 5提问于2019-07-12得票数 2
我试图将一些使用selenium抓取的数据保存到使用pandas的CSV文件中，但是我收到了这个错误，我不知道问题出在哪里。 我尝试使用header=False而不是header=['','','','']，它的工作没有错误，但给我一个空的CSV文件。 错误： full_datas = list(zip(d_links, d_title, d_price, d_num))
df = pd.DataFrame(data=full_datas)
df.to_csv('cc.csv', encoding='ut
浏览 129提问于2019-09-12得票数 0
回答已采纳
我想将Python dataframe作为.csv文件直接传输到使用Paramiko模块的远程服务器。目前，我将数据帧保存为.csv，然后将该.csv文件推送到服务器。我遇到了这个类似的问题How to write pandas dataframe to csv/xls on FTP directly，但是是否可以使用Paramiko模块呢？提前感谢！ 这是我用来将.csv文件从我的目录传输到远程服务器的简单脚本： import pandas as pd
import paramiko
# Save DataFrame as CSV
file_name = 'file.csv
浏览 35提问于2019-03-20得票数 4
首先我会说我不是最有经验的Python，我还在学习。对于我正在处理的当前项目，我必须将CSV文件加载到Python中，在Python中我创建了一个熊猫DataFrame。目标是返回每列的数据类型，特别是具有不同日期格式的数据类型。我创建了一个小的示例CSV文件来测试它是否可以识别正确的数据类型。
import pandas as pd
import numpy as np
from tabulate import tabulate
from datetime import datetime
#Read the CSV file into Pandas
浏览 3提问于2017-06-26得票数 0
回答已采纳
1回答
当文件在文件夹中时，我收到一个文件不存在的错误，请告诉我在哪里出错了吗？
pd.DataFrame.from_csv
我得到了一个错误，如下所示。
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 194, in <module>
start_path+end_res)
File "/Users/admin/Desktop/script/mergeT.py", line 5, in merge
df_peak = pd.DataFrame.from_csv(pea
浏览 3提问于2016-11-19得票数 0
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我使用的是Python 3.7
我需要从两个不同的源(都是csv)加载数据，并确定一个源中的哪些行不在第二个源中。
我使用pandas数据帧加载数据，并在两个数据源之间进行比较。
我从csv文件中加载了数据，在data-frame列中，类似2010392的值变成了2010392.0。
我读过很多关于格式化数据帧列的文章；不幸的是，大多数都是关于日期和时间转换的。
我在上偶然看到一篇文章《在Python pandas中格式化整数列数据框》，这篇文章并没有解决我的问题
基于上面提到的文章，我尝试了以下几种方法：
pd.to_numeric(data02['IDDLECT'], do
浏览 30提问于2019-07-09得票数 0
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我想从InstaCart 加载大型.csv (340万行，206k用户)开源数据集
基本上，我在将orders.csv加载到Pandas DataFrame时遇到了问题。我想学习将大文件加载到Pandas/Python中的最佳实践。
浏览 3提问于2017-06-14得票数 1
由于我能够使用'utf-8‘编码使用to_csv保存字符串，所以我希望能够使用to_excel进行同样的保存。这不是我这边的编码问题。我以前看过的任何一个帖子都没有讨论这个问题。
我在Windows 7(Anaconda)和熊猫0.18.1上使用python 2.7.12
我有两个问题与保存熊猫数据文件包含特殊字符(编码为'utf-8')为一个.csv或.xlsx文件。
例如：
import pandas as pd
# Create a Pandas dataframe from the data.
df = pd.DataFrame({'Data'
浏览 0提问于2016-10-19得票数 2
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