在不删除空行的情况下将CSV解析为pandas数据帧
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储和传输表格数据。它使用逗号作为字段之间的分隔符，每行表示一个数据记录。
要将CSV解析为pandas数据帧，可以使用pandas库中的read_csv函数。read_csv函数可以读取CSV文件并将其转换为数据帧对象，方便进行数据分析和处理。
以下是一个完整的答案示例：
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储和传输表格数据。它使用逗号作为字段之间的分隔符，每行表示一个数据记录。
要将CSV解析为pandas数据帧，可以使用pandas库中的read_csv函数。read_csv函数可以读取CSV文件并将其转换为数据帧对象，方便进行数据分析和处理。
read_csv函数的基本语法如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')其中，'file.csv'是CSV文件的路径和文件名。read_csv函数还支持许多参数，用于处理不同的CSV文件格式和数据情况。例如，可以指定分隔符、列名、数据类型等。
read_csv函数返回的是一个pandas数据帧（DataFrame）对象。数据帧是pandas库中用于处理表格数据的主要数据结构，类似于关系型数据库中的表格。数据帧可以进行各种数据操作，如筛选、排序、聚合、合并等。
pandas是一个功能强大的数据分析库，广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。它提供了丰富的数据处理和分析工具，可以高效地处理大规模数据集。
在腾讯云的产品中，与数据分析和处理相关的产品有腾讯云数据湖分析（Cloud Data Lake Analytics，DLA）和腾讯云数据仓库（Cloud Data Warehouse，CDW）。数据湖分析（DLA）是一种基于云原生的大数据分析服务，可以快速、弹性地分析存储在数据湖中的数据。数据仓库（CDW）是一种用于存储和分析大规模结构化数据的云服务，提供了高性能的数据查询和分析能力。
腾讯云数据湖分析（DLA）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dla
腾讯云数据仓库（CDW）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cdw
通过使用pandas库的read_csv函数，结合腾讯云的数据湖分析（DLA）和数据仓库（CDW）等产品，您可以方便地将CSV文件解析为pandas数据帧，并在腾讯云平台上进行高效的数据分析和处理。
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当使用熊猫read_csv方法读取CSV文件时，如果事先不知道行数，如何跳过这些行？
我有一个CSV文件，其中包含一些元数据在文件的开头，然后包含头部和实际数据。
元数据总是以#符号开头，并且总是位于CSV文件的顶部。
元数据的行数不是固定的。
文件sample_file.csv的示例
# Meta-Data Line 1
# Meta-Data Line 2
# Meta-Data Line 3
col1,col2,col3
a,b,c
d,e,f
g,h,i
如何使用Pandas read_csv函数和skiprows参数来读取csv？
df = pd.read_csv(&
浏览 5提问于2017-01-30得票数 6
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我有几个csv文件。每个csv文件都有其跨几行的描述(15行在几个文件中，100行在其他几行中等等)。我想把csv文件读入数据格式。我尝试使用pandas.DataFrame('file1.csv')将数据读入数据。不管怎么说，我得到了以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "snowdepthData.py", line 5, in <module>
depthDF = pd.DataFrame('Alaska_SD_Sep2019toOct2020.csv')
F
浏览 2提问于2021-02-13得票数 1
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所以我有几百个需要运行python脚本的文件。所有的文件都是Excel CSV的。除了日期之外，所有的文件都在正常运行。当我使用pd.read_csv将csv转换为数据帧时，原始日期被转换为其他格式。
当我读取CSV时，我用斜杠来区分日期值，例如，只有带'/‘的值才是日期。但是，由于我的数据正在被转换，我的斜杠被转换为短划线('-')，或者日期格式被更改为其他格式。
以下是一些示例数据：
csv_df = pd.read_csv(csv,keep_default_na=False, index_col=False, parse_dates=False, dtype=ba
浏览 0提问于2017-11-25得票数 1
我正在尝试将csv文件中的数据读取到pandas数据帧中，并访问第一列'Date‘。
import pandas as pd
df_ticks=pd.read_csv('values.csv', delimiter=',')
print(df_ticks.columns)
df_ticks['Date']
产生以下结果
Index([u'Date', u'Open', u'High', u'Low', u'Close', u'Volume'],
浏览 0提问于2014-05-19得票数 26
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我有一些从CSV文件中读取的数据，其中一个数据帧列记录在不同的时间戳间隔(时间序列数据)上，并且无法让df.fillna(method = 'ffill').fillna(method = 'bfill')工作。
如果我不使用keep_default_na=False读取CSV文件，NaN就可以填充空白，但是我希望空白是空白的，这样就可以使用df.fillna(method = 'ffill')了。
import pandas as pd
import numpy as np
#read CSV file
df_raw = pd.read_cs
浏览 0提问于2019-02-18得票数 3
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我有一个csv文件，其中有73行数据和16列，我想读取它并将其传递给pandas数据帧，但当我这样做时 data_dataframe = pd.read_csv(csv_file, sep = ',') 我得到了3152行和22列，73行和16列的数据，其余的只有纯NaN值。如何告诉pandas读取有效的行和列数据，并避免所有这些额外的NaN数据？
浏览 43提问于2021-11-16得票数 0
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我正在尝试将csv文件中的数据读取到熊猫数据框架中，但是当读取到数据帧时，标题会移动到两列上。
我认为这与标题后面有两行空行有关，但我不确定。它似乎是以行标题/索引的形式阅读前两列。
CSV格式：
VendorID,lpep_pickup_datetime,Lpep_dropoff_datetime,Store_and_fwd_flag,RateCodeID,Pickup_longitude,Pickup_latitude,Dropoff_longitude,Dropoff_latitude,Passenger_count,Trip_distance,Fare_amount,Extra,MTA
浏览 2提问于2015-11-17得票数 6
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当使用spark.read.csv('path to file')读取CSV文件时。它过滤掉所有空行。
它这么做的原因是什么？
有办法改变这种状况吗？
浏览 21提问于2021-12-18得票数 0
我对符号#有一些问题。
列中的某些数据包含符号#，例如
'JRE#150'
'July banner #150'
当我将数据从文件all.csv插入Server时，包含此字符的记录将无法正确插入表中。
我什么意思？！
如果我尝试插入这个值'JRE#150'，只存储这个部分'JRE‘，将NULL插入到其他列中。
流程的外观和我正在做的事情：
是第一个独立的引擎，它将all.csv文件从API发送给DataFrame。
下面一行负责将此数据导入文件。
.csv是：
Df.to_csv(r‘C：\\all.csv’，编码=‘utf-8’，i
浏览 4提问于2021-09-15得票数 1
每当我从pandas数据帧中的csv加载数据并使用：
error_bad_lines=False
它会给出Segmentation fault: 11错误，并且每次都会崩溃。
这就是..。
df = pandas.read_csv(filename,error_bad_lines=False)
浏览 2提问于2015-07-18得票数 0
我想在覆盖模式下将pandas数据帧保存到csv。我希望每当程序再次运行时，如果有任何更改，那么它应该将数据帧保存到csv，并在该位置覆盖已经保存的csv文件。
浏览 4提问于2020-08-11得票数 0
1回答
我有4个单独的CSV文件，我希望读入Pandas。我想将这些CSV文件合并到一个数据帧中。
问题是CSV文件中的列包含以下内容：、；|和空格。因此，在读取不同的CSV文件时，我必须使用不同的分隔符，并进行一些转换以使其格式正确。
每个CSV文件都包含一个“ID”列。当我合并我的数据帧时，它没有正确地完成，并且我在已经合并的列中得到了'NaN‘。
您是否必须使用相同的分隔符才能正确合并数据帧？
浏览 10提问于2017-06-28得票数 0
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我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
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我需要读取一个excel文件，而不改变任何日期，时间格式，浮动格式和转换为数据帧。如果我将excel转换为CSV并使用read_csv()读取它，这是很好的。
eg:
import pandas as pd
import numpy as np
#code for reading excel
df=pd.read_excel("605.xlsx",parse_dates=False,sheet_name="Group 1",keep_default_na=False,dtype=str)
print("df_excel:")
#code for
浏览 1提问于2020-07-24得票数 4
1回答
我已经创建了一个使用pd.read_csv读入数据的应用程序。我们得到的一些数据集的列只包含缺少的值(空单元格)。有没有办法使用pandas而不将这些列加载到数据帧中？由于数据集可能非常大，因此在预加载阶段忽略它们会更方便。 当然，我可以将它们从excel表格中删除，但我的目标是使数据加载尽可能自动化。
浏览 20提问于2020-04-30得票数 0
我正在将csv加载到pandas数据帧中。csv是3.6 gb，我有64 gb的ram。当加载一个3.6 gb的文件时，内存怎么会超过64 gb？ 有没有更好的方法加载整个数据帧而不占用太多内存，或者可能是我的计算机出了什么问题。 下面是我用来加载csv的代码 df = pd.read_csv('../input/ML_DATA.csv') 如果感兴趣，我也可以提供csv文件。 以下是数据外观的示例 df = pd.read_csv('../input/ML_DATA.csv', nrows=10)
df.shape -> (10, 4247) 这是一个
浏览 15提问于2021-09-06得票数 2
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我正在尝试使用pandas来拆分一个类似如下的tsv文件： X y X y 空行 X y z a b c X y z a b c 分成两个单独的数据帧，一个包含空行之前的一半，另一个包含文件的其余部分-这是因为我不能将整个文件读取到一个数据帧中，因为这两个部分的列数不同。 有没有办法建立空行作为第一个数据帧的“停止点”，并将tsv文件的其余部分读取到另一个数据帧中？ 目前，我只是通过使用pd.read_csv(file_name，skiprows = 3，delimiter = '\t')跳过行来解决这个问题，但是使用这种方法不是一个很好的方法。 谢谢!
浏览 8提问于2019-12-11得票数 0
我有一个数据帧的列表。我的列表中有28个数据帧。一些数据帧有空行，但不是全部。如何使用lapply或类似的函数从列表中的所有数据帧中删除空行？
下面是我从修改的尝试。不幸的是，这只返回那些空行。
#Get list of all files that will be analyzed
filenames = list.files(pattern = ".csv")
#read in all files in filenames
mydata_run1 = lapply(filenames, read.csv, header = TRUE, quote = ""
浏览 2提问于2017-03-02得票数 2
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我有一个很长的csv文件列表，我想以数据帧的形式读取这些文件，并按文件名命名它们。例如，我想读入文件status.csv，并为其数据帧指定名称status。有没有办法可以使用Pandas有效地做到这一点？ 查看this，我仍然需要在循环中写出每个csv的名称。我想避免这种情况。 看看this，它允许我将多个csv读取到一个数据帧中，而不是多个。
浏览 38提问于2019-03-20得票数 1
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1回答
我有一个XLS/CSV文件，我正在将其读取到pandas数据帧中。我想从这个数据帧中生成一个avro模式。
我对python和熊猫都是新手。请帮帮忙。
data_frame = pd.read_excel(INPUT_PATH)
我想从这个数据框中动态生成一个avro模式。请帮帮忙
浏览 14提问于2019-10-21得票数 1
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我正在将一个大型数据库读入多个数据帧。每次都有效。所以我有单独的数据帧。然后，我将每个数据帧写入csv文件。最初它有34列。在此之后，我将csv文件读取到一个新的数据帧中，现在我有35列。 我这样做是为了写入csv文件： df.to_csv(path + "file_01.csv") 这是用来读它的： import pandas as ps
df = ps.read_csv(path + "file_01.csv") 我通过以下命令测试它们的列数： df.shape 为什么会发生这种情况，我如何改进\使其正常工作？
浏览 29提问于2020-08-18得票数 1
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我在Python Pandas中创建了一个数据帧，如下所示：
import pandas as pd
import os
cols = ('Name','AGE','SAL')
df = pd.read_csv("C:\\Users\\agupt80\\Desktop\\POC\\Python\\test.csv",names = cols)
print(df)
当我打印数据帧时，我得到以下输出：
Name AGE SAL
0 Amit 32 100
1 gupta 33 200
2 hell
浏览 10提问于2018-07-26得票数 0
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我在pandas数据帧中有一个格式为dd/mm/yyyy的对象列，我想用to_datetime进行转换。
我尝试使用以下代码将其转换为datetime：
df['Time stamp'] = pd.to_datetime(df['Time stamp'], format= '%d/%m/%Y')
我得到以下错误：
TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
ValueError: unconverted data remains:
这是否意味着某个地方有一个空
浏览 1提问于2018-08-17得票数 7
回答已采纳
在数据帧上使用转置之后，总是会有额外的一行作为初始数据帧索引的剩余行，例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'fruit':['apple','banana'],'number':[3,5]})
df
fruit number
0 apple 3
1 banana 5
df.transpose()
0 1
fruit apple banana
number 3 5
即使我没有索引：
df
浏览 0提问于2016-07-01得票数 17
1回答
我从python中的csv文件创建了一个pandas数据帧。如何在tkinter窗口中显示此数据帧。
import pandas as pd
methods = pd.read_csv('metode.csv')
methods = methods.drop(methods.columns[[0]], axis=1)
浏览 3提问于2019-10-29得票数 0
我的任务是从blob存储中读取csv文件以进行数据操作，这很容易做到：
import pandas as pd
from io import StringIO
blob_client_instance = blobService.get_blob_client(
"testflorencia", "TakeUpStores.csv", snapshot=None)
downloaded_blob = blob_client_instance.download_blob()
blob = downloaded_blob.content_as_text(e
浏览 6提问于2022-08-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个pandas数据帧，我正在尝试将其导出为CSV文件。 但是，输出文件会打乱行，而不是创建一个干净的文件。 到目前为止，我已经尝试使用不同的分隔符，例如"/t"，并将"fulltext“下的值转换为一个列表，希望它能防止所有这些混乱。 我的代码是： def __toCSV(dataframe, name):
name = name.replace(' ', '_')
name = name + '.csv'
try:
return dataframe.to_csv(n
浏览 45提问于2021-08-30得票数 0
我正在解析数据帧中的日期，其中数据来自CSV文件。我得到了上述错误。我确信格式是正确的。
我的代码：
import pandas as pd
from datetime import datetime
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
headers = ['Sensor Value','Date','Time']
df = pd.read_csv('C:/Users\La
浏览 0提问于2017-02-22得票数 1
我导入了CSV数据集，清理了它(例如删除了副本)，然后尝试导出更新的CSV。但是，导出的CSV文件包含与原始文件相同的数据，而不是更新的DataFrame。
我试过df.to_csv('out.csv')和df.to_csv(r'out.csv')
将数据从csv文件中读取到数据帧中
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
拖放重复
df.drop_duplicates()
将更新的DataFrame保存到CSV
df.to_csv(r'cleanedData.csv')
浏览 2提问于2019-02-13得票数 0
回答已采纳
我正在处理我想要绘制的熊猫数据帧。数据帧中的一些值不是浮点数，而是字符串，因为它们有一个分号。当要绘制数据帧时，这会导致ValueError。我发现分号只出现在每行的末尾。 在read_csv方法中是否有一个关键字可以让pandas识别分号，以便将其删除？
浏览 7提问于2020-12-11得票数 1
回答已采纳
2回答
下面显示的简单数据帧replace不起作用。
NewPhone列包含与原始列相同的值。
import pandas as pd
SF = pd.read_csv(r"xxx.csv")
SF['NewPhone'] = SF['Phone'].replace("(",'xxx')
print(SF['NewPhone'])
浏览 0提问于2018-05-23得票数 4
我在Csv文件sample1中有很大数据帧，我必须生成一个新的Csv文件，其中只包含100个数据帧。我已经为it.but生成了代码，我得到了关键错误，label100不在索引中？我已经尝试了如下，如有任何帮助，我将不胜感激
import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv("C:/users/raju/sample1.csv")
data_frame1 = data_frame[:100]
data_frame.to_csv("C:/users/raju/sample.csv")`
`
浏览 0提问于2017-02-01得票数 3
1回答
有没有一种方法可以防止将Pandas数据帧写为CSV，而不将格式化为字符串的数字转换为数字？
假设我有以下数据帧：
>>> import pandas as pd
>>> d=pd.DataFrame(index=['07000','07001','07002'], data=[1,2,3], columns=['Value'])
>>> d.index.name='Zipcode'
>>> d
Value
Zipcode
浏览 1提问于2015-12-29得票数 1
我正在使用以下命令将csv读入数据帧：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
我的csv有800行数据，但我的数据帧读取了805行。最后5行是完全空白的。有没有办法删除这5个空行？
浏览 1提问于2017-07-18得票数 0
1回答
我试图使用熊猫从csv文件中导入数据：
data=pd.read_csv("data.csv")
这看起来挺好的。接下来，我想用
data.columns = ['X', 'Y']
这样我以后就能画出来了。现在问题来了：
File "pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi", line 1273, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item
KeyError: 'X'
csv文件具有以下格式
X Y
浏览 0提问于2018-05-07得票数 0
我有一个与csv文件和解析datetime相关的简单问题。
我有一个csv文件，如下所示：
YYYYMMDD, HH, X
20110101, 1, 10
20110101, 2, 20
20110101, 3, 30
我想使用pandas (read_csv)读取它，并将其放在由datetime索引的数据帧中。到目前为止，我已经尝试实现了以下内容：
import pandas as pnd
pnd.read_csv("..\\file.csv", parse_dates = True, index_col = [0,1])
我得到的结果是：
浏览 1提问于2012-07-23得票数 26
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我正在从CSV文件创建一个Pandas数据帧：
import pandas as pd
filename = 'mike.csv'
main_df = pd.read_csv(filename)
print(main_df.shape)的输出是(280, 23)，所以这个数据帧中有280行。
但是，当我下一次尝试按列值过滤此数据帧时：
filtered_df = main_df.query('Status == "Active"')
print(filtered_df.shape)
，print(filtered_df.shape)的输出是(0
浏览 10提问于2018-06-11得票数 2
回答已采纳
我正在使用：
df.to_csv('file.csv', header=False, mode='a')
将多个pandas数据帧逐个写入CSV文件。
我确保这些数据帧具有相同的列名集。
但是，似乎列顺序将以随机顺序写入，因此我有一个chaos CSV文件。
如何确保新的数据帧将按照以前数据的列顺序写入？
非常感谢
浏览 21提问于2018-08-02得票数 0
我正在尝试使用keras和tensorflow来训练网络。我有自己的缅甸语数据集。我正在尝试使用python开发使用神经网络的缅甸数字识别。我有一个带有格式标签，pixel0，...，pixel783的train.csv文件。我使用pandas加载数据帧。但我想将数据帧分割为特征和标签。请帮我详细解释一下。
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("mmdigitstrain.csv")
dataframe2 = pd.read_csv("mmdigitstest.csv")
(X_train, y_train)
浏览 9提问于2020-02-25得票数 0
我将csv作为数据帧导入，然后更新数据帧中的列并将其导出到新的csv文件。但是，第一个update语句似乎更新了整个列的所有行(而不仅仅是该行)。在遍历数据帧时，我将df.at与索引一起使用，因此我不知道自己做错了什么。任何帮助都将不胜感激。 import pandas as pd
import numpy as np
# import spreadsheet data
df = pd.read_csv('C:\\Users\\admin\\Documents\\Projects\\data\\data.csv', dtype=str)
df = df.replace(
浏览 10提问于2020-06-11得票数 0
回答已采纳
我在本地有一个.csv文件。我正在和熊猫一起读文件。我想将df.info()结果移到excel中。看起来df.info().to_excel不工作，因为它不受支持。有没有办法做到这一点？
我尝试了df.info().to_excel
import pandas as pd
from openpyxl.workbook import Workbook
pd.read_csv("file.csv",sep='|', error_bad_lines=False)
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df.inf
浏览 6提问于2019-01-17得票数 1
2回答
按字母顺序排序数据帧索引
、、、、
我正在从一个csv文件中读取数据帧，并且我试图创建一个时间图，说明票是在什么时候发行的，是由票的发行频率决定的。包含时间的列以小时的格式设置，其中有一个字母指示am或pm，即1200A。因此，当我尝试按升序排序数据帧时，只考虑数值，而忽略了A，P。如何对数据框架的索引进行排序以考虑A和P
我尝试过使用sort_index函数，这是可行的，但只用于数字排序。
from matplotlib
import pyplot as plt
import pandas as pd
tickets = pd.read_csv("./Parking_Violations_Issued_-_Fisc
浏览 0提问于2019-09-03得票数 1
我有一个运行pandas版本0.25.2的服务。此服务从数据库读取数据并将快照存储为csv
df = pd.read_sql_query(sql_cmd, oracle)
查询的结果是一个包含一些非常大的日期时间值的数据帧。(如3000-01-02 00:00:00)之后，我使用df.to_csv(index=False)创建csv快照并将其写入文件
在安装了pandas 0.25.3的不同机器上，我将csv文件的内容读入数据帧，并尝试将date列的数据类型更改为datetime。这将导致OutOfBoundsDatetime异常
df = pd.read_csv("xy.csv
浏览 18提问于2019-11-08得票数 1
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我查看了pandas文档，有几个选项可以将数据导入pandas数据帧。当涉及到导入文本文件时，常见的方法似乎是导入csv文件。
我要使用的数据是格式如下的日志文件：
timestamp=2018-09-08T11:11:58.362028|head1=value|head2=value|head3=value
timestamp=2018-09-08T11:15:25.860244|head1=value|head2=value|head3=value
我只需要将这些元素中的一部分导入到数据时间框架中，比如说时间戳、head1和head3。
在csv表示法中，数据帧将如下所示：
timesta
浏览 14提问于2018-09-09得票数 1
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6回答
我在pandas中打开了一个非常大的csv文件，如下所示。
import pandas
df = pandas.read_csv('large_txt_file.txt')
一旦我这样做了，我的内存使用量就增加了2 2GB，这是意料之中的，因为这个文件包含数百万行。当我需要释放这个内存时，我的问题就出现了。我跑..。
del df
但是，我的内存使用率并没有下降。这是释放pandas数据帧使用的内存的错误方法吗？如果是，正确的方式是什么？
浏览 11提问于2016-08-23得票数 154
我想读取excel文件作为spark数据帧，第3行作为header.The synatax，读取excel文件作为spark数据帧，第1行作为标题是： s_df = spark.read.format("com.crealytics.spark.excel") \
.option("header", "true") \
.option("inferSchema", "true") \
浏览 86提问于2021-04-07得票数 2
回答已采纳
帕斯爸爸看起来很聪明，但我觉得他可能给了我一个空值。我只是：
Papa.parse(countries);
其中，国家是一个字符串，其中包含来自时区数据库的国家csv文件的XMLHttpRequest：
但是Papa Parse似乎在它的数据数组的末尾添加了一个空数组。所以当我在数组中搜索和排序时，最后的那个空家伙给我带来了麻烦。我可以绕过它，但这并不理想，我认为Papa Parse应该解决这种csv解析问题。我是不是解析错了？
以下是控制台中PapaParsed数组的结尾：
浏览 95提问于2017-01-31得票数 10
回答已采纳
我正在尝试使用python中的pandas来获取数据帧的尺寸(形状)，而不是先读取内存中的整个数据帧，因为该文件非常大。
例如，为了在将文件加载到内存的情况下获得列数，我可以使用下面的参数。
import pandas as pd
pd = pd.read_csv("myData.csv", nrows=1)
print(pd.shape)
要获得行号，我可以在读取文件时使用参数usecols = [1]，但必须有一种更简单的方法来完成此操作。
如果有其他包或脚本可以很容易地为我提供这样的元数据信息，我也会很高兴。它实际上是我正在寻找的元数据，如列名，行数，列数等，但我不想读取
浏览 6提问于2020-05-18得票数 1
回答已采纳
我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
回答已采纳
1回答
我一直在通过Pandas阅读一个细胞。单元格中的值实际上用于从Modbus设备读取数据。但由于Pandas将其作为字符串读取，因此我无法使用它进行进一步处理。谁能告诉我如何不从Pandas读取字符串类型的数据，或者读取单元格的实际格式/数据类型是什么 下面显示的数据是我的CSV中的数据，我正在尝试从Pandas读取这些数据 client.read_holding_registers(0,unit=1)
client.read_holding_registers(1,unit=1)
client.read_holding_registers(2,unit=1) 下面是我用来读取csv数据的一段
浏览 19提问于2021-06-21得票数 0
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