这是我根据home id生成文件的代码。然后我将分别对每个家庭进行分析。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("110homes.csv")
for i in (np.unique(data['dataid'])):
print i
d1 = pd.DataFrame(data[data['dataid']==i])
k = str(i)
d1.to_csv(k + ".csv")
然而,我得到了这个错误。机器有200 GB RAM,但也显示内存错误:
URL提供csv格式的数据。我正在尝试获取数据并将其推入数据库。但是,我无法读取数据,因为它只打印文件的头而不完整csv数据。还有更好的选择吗?
#!/usr/bin/python3
import pandas as pd
data = pd.read_csv("some-url") //URL not provided due to security restrictions.
for row in data:
print(row)
我正在尝试通过pd.read_csv()将常规csv文件读入pandas。我以前在我的本地桌面上做过很多次,但我现在正在使用虚拟机,并收到以下错误:
ImportError: cannot import name 'is_url' from 'pandas.io.common' (/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/pandas/io/common.py)
有人能帮我理解发生了什么以及如何解决吗?我已经尝试过更新以及卸载和重新安装pandas。
# April sales data
df = pd.read_csv(r'C:\Users\joseph chang\OneDrive\Tax documents\Programming\Python\Pandas-Data-Science-Tasks-master\SalesAnalysis\Sales_Data\Sales_April_2019.csv')
# All sales data
files = [file for file in os.listdir(r'C:\Users\joseph chang\OneDrive\Tax documents\Pro
我是python和pandas的新手,所以如果这是一个比较基本的问题,请原谅。我正在从csv文件中读取一些数据,我想从'M','F‘和NaN的'gender’列中进行计数。下面的代码输出如下: import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("....csv")
count = pd.value_counts(df['gender'],dropna=False) 这将输出以下内容: M 22
F
我有一个简单的代码来将分类数据转换为python中的一个热编码:
a,1,p
b,3,r
a,5,t
我尝试用python OneHotEncoder来转换它们:
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("C:\\test.txt", sep=",", header=None)
one
我不知道出了什么问题,但我无法将简单的.csv文件导入到我的colab工作区。
我写了以下代码:
# set the url of the data
data_url =r'C:\Users\Startklar\Desktop\20210709_CL1_PX_SETTLE.csv'
# read the alphabet data
cl1_data = pd.read_csv(data_url, sep=';')
系统总是会告诉我以下错误消息:
----------------------------------------------------------
我正在尝试读取目录中的所有文件,然后将每个csv文件合并到一个excel表中。这是到目前为止我的代码
import pandas as pd
import datetime as dt
import os
import glob
#set Path to Test Directory
os.getcwd()
mwd = os.chdir('Test')
#Create a list with all CSV Files
files = os.listdir(mwd)
#Create a blank dataframe
combined = pd.DataFrame()
我正在尝试使用熊猫加载一个128 it的文件(在谷歌搜索后,我发现它比打开或np.loadtxt更快)。该文件有1000行,每一行包含一个空格分隔为0或1的65K值。
因为某种原因,这需要很长时间,我不知道为什么。128 me听起来对我来说很小,Matlab在大约一分钟内加载它。
以下是我的(简单)代码:
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import time
DATA_DIR='D:\BinaryDescriptors3\ORBLearningIntermediatResults2'
TEST_DIR=
我在csv文件中有一些数据,但是十进制分隔符是',',就像我们在巴西使用的那样。我试着使用read_csv函数读取我的文件,参数为',参数为,但是当我检查返回类型时,str和我很难确定它是浮动的。
那么,十进制参数做什么呢?处理这件事最好的方法是什么?我应该手动转换数据吗?我使用Python 3和Pandas 0.19.2
Bellow是一个数据示例,我正在使用的代码
import pandas as pd
# Get raw data from file
file_name = 'dados.csv'
dados = pd.read_csv(file
使用的代码是
import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/RInterested/datasets/gh-pages/mtcars.csv'
dataframe = pd.read_csv(url)
isinstance(dataframe, pd.DataFrame) # This lets me know the data is successfully imported as a DF.
dataframe.head()
但是这最后一行是一个意外的错误吗:
-------------------
考虑到这个,我将如何将条形图/直方图添加到右边的垂直轴(而不是列出名称)?
我希望直方图在右边显示橙色、黄色和棕色的列数据。
我考虑过尝试将sns.jointplot()与来自的marginal_kws一起使用,但对于2 histograms...so,我尝试在右边添加一个直方图,但我似乎无法使它正常工作。
# Libraries
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
# Data set
url = 'https://python-graph-gallery.co
我有一个ASCII数据集,其中包含ctrl A字段分隔符和\n作为行分隔符。我希望把它读到Python中,并想知道如何处理它。特别是,我希望能够将这些信息读取到pandas数据帧中。 我目前有; import pandas as pd
input = pd.read_csv('000000_0', sep='^A') 然后我得到的错误是 _main__:1: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does
not su