如何使用pandas读取具有可变长度csv的no header csv
Pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于读取和处理各种数据格式，包括具有可变长度和无标题的CSV文件。下面是使用Pandas读取具有可变长度CSV文件的步骤：
- 导入必要的库：
import pandas as pd- 使用
read_csv函数读取CSV文件：
df = pd.read_csv('filename.csv', header=None)这里的filename.csv是你要读取的CSV文件的路径，header=None表示CSV文件没有标题行。
- 处理可变长度的CSV文件： 由于CSV文件的行数可能不同，我们可以使用Pandas的一些函数来处理可变长度的CSV文件。
- 使用
shape属性获取CSV文件的行数和列数：
num_rows, num_cols = df.shape这里的num_rows表示CSV文件的行数，num_cols表示CSV文件的列数。
- 使用
iloc方法选择特定行或列的数据：
row_data = df.iloc[row_index]
col_data = df.iloc[:, col_index]这里的row_index表示要选择的行的索引，col_index表示要选择的列的索引。
- 使用循环遍历每一行的数据：
for index, row in df.iterrows():
# 处理每一行的数据- 其他操作： 根据具体需求，你还可以使用Pandas的其他函数和方法对数据进行处理和分析，例如数据筛选、数据清洗、数据转换等。
总结：
使用Pandas读取具有可变长度和无标题的CSV文件的步骤包括导入必要的库、使用read_csv函数读取CSV文件、处理可变长度的CSV文件以及其他操作。通过这些步骤，你可以轻松地读取和处理具有可变长度的CSV文件。
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4回答
在pandas中，我只能使用pandas.io.parser.read_csv("file.csv", nrows=10000)来获取csv文件的前10000行。
但是因为我的csv文件很大，并且最后几行比第一行更相关，所以我想读最后10000行。然而，即使我知道文件的长度，这也不是那么容易，因为如果我使用pandas.io.parser.read_csv("file.csv", nrows=10000, skiprows=990000)跳过1000000行csv文件的前990000行，那么包含文件头的第一行也会被跳过。(header=0是在应用skiprows
浏览 3提问于2016-03-14得票数 6
1回答
这可能是一个愚蠢的问题，但我如何在不将整个文件加载到内存中的情况下，检查一个文件是否有除标题之外的任何其他内容。
我的要求是这样，我有一个文件列表。在不加载整个文件的情况下，我想检查它是否有除标头之外的任何内容。如果是，则打开文件并执行附加操作。否则继续到下一个文件。这是我的密码：
import pandas as pd
import json
InFiles = ["Input1.txt","Input2.txt"]
OpFile = "Output.txt"
Header = False;
for i in range(0, len(In
浏览 3提问于2017-11-02得票数 0
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我从stdin那里得到的数据
x
x
x y
x
x y z
...
我想创建基于这个输入的pandas DataFrame
df = pd.read_csv(sys.stdin, sep='\t', header=None)
，但这里的问题是，我在第三行的数据比第一行有更多的值，我得到了
pandas.errors.ParserError:错误标记数据。C错误:第3行中预期的1个字段，saw 2
问题是:当我不知道最长的元素链(由\t分隔)时，如何处理这个错误。
浏览 3提问于2019-10-03得票数 0
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我正在使用Pandas库进行遥感时间序列分析。最终，我希望通过使用块大小将我的DataFrame保存到csv，但我遇到了一个小问题。我的代码生成了6个NumPy数组，我将它们转换为Pandas Series。这些系列中的每个系列都包含许多项目
>>> prcpSeries.shape
(12626172,)
我想将该系列添加到熊猫DataFrame (df)中，这样我就可以将它们一块一块地保存到csv文件中。
d = {'prcp': pd.Series(prcpSeries),
'tmax': pd.Series(tmaxSerie
浏览 0提问于2013-06-18得票数 20
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使用Pandas或CSV模块将具有不同列数的CSV导入到Pandas DataFrame中的最佳方法是什么。
"H","BBB","D","Ajxxx Dxxxs"
"R","1","QH","DTR"," "," ","spxxt rixxls, raxxxd","1"
使用此代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("smallsample.txt&
浏览 4提问于2014-11-19得票数 28
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1回答
在Pandas和Python中，我可以使用：
for item in read_csv(csv_file, header=1)
在星火里我只能选择真假？
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load('myfile.csv')
如何从星火的第二排开始阅读？建议的重复职位是一个过时的版本星火。我用的是最新的2.4.3。
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
1回答
我正在尝试使用sklearn实现一个补充的朴素贝叶斯分类器。我的数据具有非常不平衡的类(类0的30k个样本和类1的6k个样本)，我试图使用加权类来补偿这一点。 下面是我的数据集的形状： enter image description here 我尝试使用compute compute_class_weight函数来计算权重，然后在训练模型时将其传递给fit函数： import numpy as np
import seaborn as sn
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as
浏览 9提问于2020-11-29得票数 0
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当我尝试使用x = pandas.Series.from_csv('File_name.csv', header = None)时，它会抛出一个错误: IndexError:单位置索引器是不允许的。
但是，如果我将它读为dataframe，然后提取系列，它就可以正常工作了。x = pandas.read_csv('File_name.csv', header = None)[0]
第一种方法会有什么问题？
浏览 2提问于2017-04-02得票数 4
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1回答
我使用numpy genfromtxt读取了csv文件。
csv_file = np.genfromtxt(args.dataset, delimiter=',',skip_header=1,usecols=(0,1,2,3,4,5), dtype=None)
问题:如何使用string_input_producer对文件进行排队和批处理。
浏览 2提问于2017-06-04得票数 1
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读取整个数据集，但不包括标头？
、、、、
我得到了一个.csv文件，这是一个来自气象站的数据文件，其中包括日期、时间、温度、露点、湿度等。这是迄今为止我在Python文件中所拥有的：
import math
import pandas as pd
import math
import numpy
openfile=pd.read_csv('KOAK.csv','r',delimiter=',',skiprows=8,header=None)
f1=openfile.read()
openfile.close()
我跳过了前8行，因为它们包含标题信息。如何修复此Python代码以读取整个数
浏览 0提问于2020-04-10得票数 0
我正在解析通过POST FormData()发送的csv文件，然后将其转换为JSON。当我在通过pandas之前使用一个包来验证csv时，出现了这个问题。验证器函数完成她的工作，然后，pandas的正常读取给出了错误ValueError: I/O operation on closed file
if request.method == 'POST':
content = request.form
data_header = json.loads(content.get('JSON'))
filename = da
浏览 41提问于2021-02-17得票数 0
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1回答
我可能试图在这里重新发明轮子，但是numpy有一个fromfile()函数，可以读取--我想-- CSV文件。
它看起来非常快，甚至与Pandas read_csv()相比，但我不清楚它是如何工作的。
下面是一些测试代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# Create the file here, two columns, one million rows of random numbers.
filename = 'my_file.csv'
df = pd.DataFrame({'a':np.random.
浏览 1提问于2019-03-06得票数 1
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给定df=pandas.read_csv(somePath,header=None)的输出
0 1
0 Name Bambang
1 Gender Male
2 Age 25
如何将其转换为：
dict_data={
'Name':Bambang,
'Gender':Male,
'Age':25
}
我能做到，但在很长一段时间内：
df=pandas.read_csv(somePath,header=None)
df=df.set_inde
浏览 1提问于2020-04-13得票数 0
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1回答
我正在尝试从一个文本文件中读取数据，该文本文件由换行符分隔的单词组成，我打算将其用作一个没有标题的单独csv文件的标题。 我已经通过pandas加载了文本文件和数据集，但我真的不知道从哪里开始。 names = pandas.read_csv('names.txt', header = None)
dataset = pandas.read_csv('dataset.csv, header = None') 文本文件的内容如下所示 dog
cat
sheep
...
浏览 19提问于2021-10-29得票数 1
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所以现在我有了一个csv文件，我可以使用python访问它，而且我成功地删除了中间的行，但是我无法以新的csv的形式获得剩余的数据。
我试过这个密码-
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_csv('/content/Final_Data.csv',error_bad_lines= False)
df.head()
data = df.drop(columns='-BEGIN HEADER-')
print(data)
with open('example.csv', 'w')
浏览 6提问于2022-10-14得票数 2
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2回答
我读过一些使用pandas的csv文件。现在只有两个文件，但在几周内，我将使用数百个具有相同数据变量的csv文件。
我使用for循环读取文件，并将数据帧附加到单个列表中，然后使用此for循环来区分一些名称：
<code>A0</code>
我的问题是，如何使用条形图比较文件之间的变量？例如，其中一个常见变量是温度，因此在区分列名之后，我现在有了temp_df1和temp_df2。如何调用所有温度列在条形图中对它们进行比较？
我试着使用这个，但不能让它工作：
<code>A1</code>
浏览 21提问于2021-03-13得票数 1
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将多个CSV文件导入熊猫并连接到一个DataFrame中，其中所有csv的第1列相同，没有数据头，只有文件名。
在所有CSV中，只有文件名描述了其中数据的含义。在所有CSV文件中没有头文件。第一列在所有CSV文件中都很常见。
如何将所有CSV文件合并到python中的一个数据集中。代码：
import os
import pandas as pd
import glob
path= "....\\data"
os.chdir(path)
results = pd.DataFrame()
for counter, current_file in enumerate(glob.
浏览 4提问于2020-05-30得票数 0
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我草草地记下了数据，并将数据保存为utf-16 (Unicode)，因为拉丁/西班牙单词以utf-8的形式显示得很奇怪。我使用了以下代码来保存数据文件：
df.to_csv("blogdata.csv", encoding = "utf-16", sep = "\t", index = False)
当我试图使用以下代码读取文件以清除数据时：
blogdata = pd.read_csv('c:/Users/hyoungm?Downloads/blogdata.csv')
它显示了以下错误。
() ->1 blogda
浏览 1提问于2019-04-07得票数 14
如何在不写入磁盘的情况下将url上的csv读取到Pyspark中的dataframe中？
我尝试过以下几种方法，但都没有成功：
import urllib.request
from io import StringIO
url = "https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv"
response = urllib.request.urlopen(url)
data = response.read()
text = data.decode(
浏览 2提问于2017-12-16得票数 11
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1回答
我想从.csv下载一个文件(直接下载csv，)。我面临的问题是，我想开始导入的行列比后面的行少，我只是不知道如何读到熊猫。
实际上，这个csv文件并不漂亮。
以下是我想从熊猫中导入csv的方法：
忽略有“交易日期”的第一行
各节之间的单独数据帧(使用for循环，在有空行的地方分开)
将JPX代码(如16509005)和仪器(如FUT_TOPIX_2009)存储在其他列中。
设置headers 'institutions_sell_code‘、'institutions_sell_eng’、‘sell_sell_sell’、
浏览 1提问于2020-08-02得票数 1
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我需要将列表中的数据附加到特定的列。我有4个列表： orderNumber = ['123456789']
countryOfOrigin = ['United Kingdom']
sizeList = ['2', '4']
quantityList = ['10', '12'] 我还有一个CSV文件，包含以下标头： OrderNumber COO Size QTY 我需要这些列表附加到此CSV在其正确的列。如果列表在数据中只有一项，则简单地对其进行复制以填充所有行 OrderNumb
浏览 28提问于2019-10-17得票数 1
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假设我有这样的文本文件：
A 12 16 91
A 22 56 31
A 17 25 22
B 34,543,683,123 34
A 19 27 32
B 45,48,113,523 64
A 11 24 72
C asd,asd,qwe ewr 123
使用Pandas csv_read我可以：
from_csv = pd.read_csv('test.txt', sep=' ', header=None, names=['a','s','d','f'])
from_csv.head()
如果不
浏览 0提问于2016-01-12得票数 1
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使用Python 2.7和Pandas
我必须解析我的目录并绘制一组CSV。如果CSV为空，脚本将中断并生成错误消息：
pandas.io.common.EmptyDataError: No columns to parse from file
如果我将我的文件路径存储在
file_paths=[]
如何读取每个CSV并仅绘制非空的CSV？如果我有一个定义为df=[]的空数据帧，我会尝试以下代码
for i in range(0,len(file_paths)):
if pd.read_csv(file_paths[i] == ""):
print "
浏览 1提问于2017-02-10得票数 19
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3回答
我有一个csv文件，希望对它做以下修改：
df = pandas.read_csv('some_file.csv')
df.index = df.index.map(lambda x: x[:-1])
df.to_csv('some_file.csv')
这将获取索引，删除最后一个字符，然后再次保存它。
这个解决方案有多个问题，因为我的csv相当大(大约500 is )。
首先，读然后写似乎不是很有效率，因为每一行都会被完全覆盖，这是不必要的，对吧？
此外，由于内存不足，我使用pandas.read_csv's的块大小选项以块方式打开这个csv。显然，我
浏览 0提问于2021-07-13得票数 1
旧的0.17版本的熊猫read_csv()是如何解释传递一个布尔header=True/False来推断标题行的？
我有带有标题的CSV数据：
col1;col2;col3
1.0;10.0;100.0
2.0;20.0;200.0
3.0;30.0;300.0
如果用header=True读取
即df = pandas.read_csv('test.csv', sep=';', header=True)，
这提供了以下数据框架：
1.0 10.0 100.0
0 2 20 200
1 3 30 300
这意味着熊猫
浏览 3提问于2015-09-23得票数 16
8回答
我不想使用OS命令，因为这使得它依赖于操作系统。
这在tarfile，tarfile.is_tarfile(filename)中是可用的，以检查一个文件是否是tar文件。
我无法在gzip模块中找到任何相关命令。
编辑：为什么我需要这个:我有gzip文件列表，这些文件大小不同(1-10 GB)，有些文件是空的。在读取文件(使用pandas.read_csv)之前，我希望检查该文件是否为空，因为对于空文件，我在pandas.read_csv中有一个错误。(错误类似:预期的15列和found 1)
带有错误的Sample命令：
import pandas as pd
pd.read_csv(&#
浏览 8提问于2016-06-17得票数 9
1回答
我正在尝试编写一个程序，它将把选定的csv文件列作为一行追加到另一个csv文件中。
我有这样的代码：
def append_pandas(s,d):
import pandas as pd
df = pd.read_csv(s, sep=';', header=None)
df_t = df.T
df_t.columns = df_t.iloc[0]
df_new = df_t.drop(0)
pdb = pd.read_csv(d, sep=';')
newpd = pdb.append(df_new)
浏览 3提问于2022-02-20得票数 0
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不推荐使用pandas.Series.from_csv (从0.21版本开始)。我想更改我的代码以使用pandas.read_csv。但是，我只是找不到在没有头行的情况下为csv文件加载相同数据的变体。
例如，让我们假设以下csv：
cntry,country
ctr,center
hts,heights
ft,fort
mt,mount
spg,springs
spgs,springs
st,saint
ter,terrace
e,east
w,west
s,south
n,north
以下是不推荐的代码：
z1 = pd.Series.from_csv('file.csv'
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
回答已采纳
我有这样的数据文件：
# comment
# comment
Header1;Header2
Unit1;Unit2
0;123
1;231
2;512
我想用Pandas.read_csv阅读它们，使用行Header1;Header2作为标题，但忽略Unit1;Unit2。
到目前为止，我所拥有的是
pd.read_csv(datafile, sep=';', comment='#', header=[0,1])
这几乎就是我想要的，只是它从两个标题行创建了一个多标头：
Header1 Header2
Unit1 Unit2
0 0
浏览 0提问于2016-03-18得票数 4
我只想用dask保存CSV文件，我得到了30 to以上的dat。read_csv没有问题。但下班后，我需要将它保存为CSV文件。它不起作用。帮帮我
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv("E:/bigdata/H_2015_04.dat", sep="|", header=None)
df.to_csv("E:/bigdata/1.csv")
有一些错误信息，比如..。
文件“pandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory /_libs/pars
浏览 0提问于2019-07-11得票数 0
回答已采纳
5回答
所以我从NOAA读取了一个站点代码csv文件，它看起来像这样：
"USAF","WBAN","STATION NAME","CTRY","FIPS","STATE","CALL","LAT","LON","ELEV(.1M)","BEGIN","END"
"006852","99999","SENT","SW","SZ",&#
浏览 1提问于2013-06-05得票数 9
2回答
我刚刚开始深入研究Pandas的世界，我发现的第一个奇怪的CSV文件是一个在开始时有两行注释(具有不同的列宽)的文件。
sometext, sometext2
moretext, moretext1, moretext2
*header*
actual data ---
---------------
我知道如何用skiprows或header=跳过这些行，但是，如何在使用read_csv时保留这些注释呢？有时注释作为文件元信息是必要的，我不想丢弃它们。
浏览 0提问于2018-02-10得票数 2
回答已采纳
我想创建一个txt文件，所以我使用了这个。 df1.to_csv('C:/Users/junxonm/Desktop/Filetest.txt',sep=" " ,index=False, header=False) 我可以完全移除分隔符 我试过了..。 df1.to_csv('C:/Users/junxonm/Desktop/Filetest.txt',sep="" ,index=False, header=False) 还有这个..。 df1.to_csv('C:/Users/junxonm/Desktop/File
浏览 31提问于2020-06-29得票数 2
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1回答
我正在设计一个Reader类，它可以读取多个文件类型(主要是二进制表示)。要从文件中获取所有元数据，它将使用Header类，它将以某种方式告诉文件头的Reader类大小，(可能通过静态字段，idk) num字节在第一次读取时读取并传递给报头。Header类将相应地解析一个标头，并将提供一些抽象方法，如std::size_t getChunkSize()。然后，header类将告诉读者每个数据块的字节数。这就是我想要的。我如何正确地表示这个层次结构，或者有更好的方法来做到这一点？
浏览 2提问于2021-06-06得票数 0
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我从api得到一个数据，内容类型是:application/csv。现在我想把这些数据加载到pandas中，我该怎么做呢？我尝试使用pandas.read_csv，但失败了。
response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)
dataframe = pd.read_csv(response,sep=';',header=0)
浏览 6提问于2021-03-02得票数 0
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1回答
我的程序正在编写一个.csv文件：
try :
out1 = open(chemin1, 'w')
Logger.info('file opened')
except IOError :
Logger.warning('IOError')
然后，我尝试在同一个文件上使用pd.read_csv：
df=pd.read_csv(chemin1, sep=';', decimal=',')
但是出现了一个错误：
File "parser.pyx", line 485,
浏览 0提问于2019-03-01得票数 0
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我的代码看起来是这样的:我使用PyCharm作为我的集成开发环境，我使用的csv文件来自MS Excess。我已经将csv编码为UTF-8。我正在尝试使用pandas读取文件。我希望在调用df.info()时能够区分对象和int，这也是为什么我没有将它更改为‘want 1’或'ISO...‘的原因。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('fivethirtyeight')
cols = ['sentiment
浏览 0提问于2020-07-12得票数 0
我有一个CSV文件。您可以从获取该文件。这个文件有20050行。某些列具有多行文字。如果我使用以下命令读取此文件：
df = sqlContext.read.csv(FILE, header=True)
它显示了24230行。如果我将多行选项设置为true，它将显示索引越界异常。
读取具有确切行数的csv文件的最佳方法是什么？如果我使用pandas pd.read_csv()阅读它，那么它显示的是确切的否。行的数量。但是我想不使用pandas来阅读这篇CSV。谢谢。
任何有效的解决方案都是最受欢迎的。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.
浏览 1提问于2019-07-26得票数 1
2回答
我是一个操作文件的初学者，因此我还没有完全掌握它。我想做的是，通过使用pandas，创建一个新文件，其中包含预览的所有元素，并根据它们的价格按降序列出。这是我的代码：
file = pandas.read_csv('list_of_items.csv', skiprows=1)
sorted_file = file.sort_values(by = 'price', ascending=False)
sorted_file.to_csv('items_sorted_price.csv', index=False)
然而，我得到了这个错误：
Fil
浏览 7提问于2021-01-20得票数 2
如何使df.to_csv只编写带有最大asOfDate的行？这样，下面的每个symbol只会有一行吗？
import pandas as pd
from yahooquery import Ticker
symbols = ['AAPL','GOOG','MSFT'] #There are 75,000 symbols here.
header = ["asOfDate","CashAndCashEquivalents","CashFinancial","CurrentAssets"
浏览 2提问于2022-12-02得票数 1
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我得到了一个客户机和一个服务器应用程序，它将使用Asio (独立的)库相互发送数据。这两个应用程序由两个(逻辑)部分组成：
高级部分:处理复杂对象，例如用户、权限、.
底层部分:在客户端和服务器之间通过网络发送数据。
让我们假设复杂的对象已经通过序列化了，并且应用程序的低级部分从高级部分接收数据作为std::string。我想使用来自的这个函数来完成这项工作：
SerializeToString(string*输出)：序列化消息，并将字节存储在给定的字符串中。注意，字节是二进制的，而不是文本；我们只使用string类作为一个方便的容器。
然后假设我使用客户端的async
浏览 5提问于2015-12-15得票数 3
回答已采纳
4回答
在使用Pandas导入和索引大型数据集时，是否可以使用TQDM进度条？
以下是我正在导入、索引和使用to_datetime的一些5分钟数据的示例。这需要一段时间，如果能看到进度条就好了。
#Import csv files into a Pandas dataframes and convert to Pandas datetime and set to index
eurusd_ask = pd.read_csv('EURUSD_Candlestick_5_m_ASK_01.01.2012-05.08.2017.csv')
eurusd_ask.index = pd.to_
浏览 9提问于2017-11-03得票数 62
1回答
当我将csv表格导入到Google Sheets中时，我的脚本(见下文)非常慢。有人知道问题出在哪里吗？
我已经在不同的账号上试过了
问候
function import_konto_kst_statistik_budget() {
var fSource = DriveApp.getFolderById('1B2t86GVMoB4yilJ5ieWuGpxFYzsVm8bs'); // reports_folder_id = id of folder where csv reports are saved
var fi = fSource.getFilesByName(
浏览 0提问于2018-03-04得票数 0
我正在尝试使用pandas读取csv文件
df1 = pd.read_csv('panda_error.csv', header=None, sep=',')
但是我得到了这个错误：
ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 7 fields in line 4, saw 10
为了提高重现性，这里是csv文件panda_error.csv
superkingdom:Bacteria , phylum:Actinobacteria , class:Actinobacteria , order:Co
浏览 2提问于2019-12-20得票数 4
回答已采纳
1回答
这里是处理和保存csv文件的代码，以及原始输入csv文件和输出csv文件的代码，在Python2.7上使用pandas并想知道为什么在保存文件时在开头有一个额外的列？谢谢。
c_a,c_b,c_c,c_d
hello,python,pandas,0.0
hi,java,pandas,1.0
ho,c++,numpy,0.0
sample = pd.read_csv('123.csv', header=None, skiprows=1,
dtype={0:str, 1:str, 2:str, 3:float})
sample.columns = pd.Index(dat
浏览 3提问于2016-08-28得票数 5
回答已采纳
我基本上想以一个CSV文件作为输入，并返回一个字典作为响应。由于默认的UploadFile模块返回一个假脱机的临时文件，我不能使用它作为pandas.read_csv()的输入，所以我要做的是将上传文件的内容写入另一个文件缓冲区，而不是使用read_csv()和to_dict()将CSV数据转换为字典。
我就是这么做的：
async def CSVToDict(file: UploadFile = File(...)):
if file.filename.endswith('.csv'):
#open a new file buffer to write
浏览 1提问于2022-01-05得票数 0
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1回答
我有一个.csv格式的数据集。在我的数据集中，有一列以零开头，比如"05"，"02“。我正在尝试使用R中的read.csv导入.csv文件。它读取成功，但它删除了前导零。提前谢谢。
浏览 5提问于2015-01-06得票数 2
我一直试图用熊猫来分析一些基因组学数据。在读取csv时，我会得到CParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory错误，并且缩小到导致它的特定行，即43452。如下所示，直到解析器超出第43452行时才会发生错误。
我还用截短的长序列粘贴了来自less输出的相关行，第二列(seq_len)显示了该序列的长度。正如你所看到的，有些序列相当长，有几百万个字符(即基因组学中的碱基)。我想知道这个错误是否是csv中值太大的结果。熊猫在一个细胞里对一个值的长度有限制吗？如果是的话，它有多大？
顺便说一句，如果解压缩小于200万行，dat
浏览 1提问于2015-09-24得票数 0
我有一个Spark 2.0.2集群，我正在通过Pyspark通过Jupyter Notebook访问它。我有多个以管道分隔的txt文件(加载到HDFS中。我需要使用spark-csv将其加载到三个独立的数据帧中，具体取决于文件的名称。
我认为我可以采取三种方法--或者我可以使用python以某种方式遍历HDFS目录(还没有想出如何做到这一点，加载每个文件，然后执行联合。
我还知道在spark中有一些通配符功能(参见) -我可能可以利用
最后，我可以使用pandas从磁盘加载vanilla csv文件作为pandas数据帧，然后创建spark数据帧。这里的缺点是这些文件很大，加载到单个节点上的内
浏览 0提问于2016-12-14得票数 7
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在我的数据中，只有序列右侧缺少数据(*)。这意味着没有序列以*开头，也没有序列在*之后有任何其他标记。尽管如此，概率后缀树( PST )似乎预测了从*开始的可能性有90%。下面是我的代码：
# Load libraries
library(RCurl)
library(TraMineR)
library(PST)
# Get data
x <- getURL("https://gist.githubusercontent.com/aronlindberg/08228977353bf6dc2edb3ec121f54a29/raw/c2539d06771317c5f4c8d3a20
浏览 42提问于2017-01-27得票数 2
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