将文件夹中不同文件类型的数据合并到pandas DataFrame中
可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import os- 定义一个函数来读取文件夹中的不同文件类型数据并合并到DataFrame中：
def merge_files(folder_path):
file_list = os.listdir(folder_path) # 获取文件夹中的所有文件
df = pd.DataFrame() # 创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据
for file_name in file_list:
file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 获取文件的完整路径
if file_name.endswith('.csv'): # 如果文件是CSV格式
data = pd.read_csv(file_path) # 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件
df = df.append(data) # 将读取的数据追加到DataFrame中
elif file_name.endswith('.xlsx'): # 如果文件是Excel格式
data = pd.read_excel(file_path) # 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件
df = df.append(data) # 将读取的数据追加到DataFrame中
# 可以根据需要添加其他文件类型的处理逻辑
return df- 调用函数并传入文件夹路径来合并数据：
folder_path = '文件夹路径'
merged_df = merge_files(folder_path)这样，不同文件类型的数据就会被合并到一个pandas DataFrame中。你可以根据需要进一步处理和分析这个DataFrame。
注意：以上代码示例中没有提及具体的腾讯云产品和链接地址，因为在这个问题的背景要求中禁止提及特定的云计算品牌商。
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用df.to_pickle(file_name)保存Pandas DataFrame后，可以用df = pd.read_pickle(file_name)加载它。但有时，您可能只想在特定时间加载一个系列的数据，并且加载整个DataFrame的效率很低。有没有一种方法可以从一个酸洗过的DataFrame中只加载一个系列？
浏览 13提问于2020-05-22得票数 1
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我在Azure SQL Server数据库中有一个表，该表是从我的Dataframe填充的。我想使用pyspark / pandas基于多条件数据库来更新这个表。我是PySpark / Databricks / Pandas的新手，有人能告诉我如何更新表吗？我已经将数据插入到表中-我可以想到的一种解决方案是将表中的数据加载到数据帧中，然后将新文件合并到相同的数据帧中，然后从表中删除数据并插入此数据帧。如果这是正确的方法，那么在上述场景中，我们如何从数据库表中删除数据？
浏览 2提问于2020-04-20得票数 0
例如：
import pandas as pd
data = ['A2', 'A5', 'XS', '2X', '8W']
codes = {'codes':[data]}
df = pd.DataFrame(codes)
codes
0 [A2, A5, XS, 2X, 8W]
现在我想测试一下，看看我的列表中是否有来自另一个列表的某些值。
df['wo'] = df.codes.isin(["8C", "8D"
浏览 13提问于2017-02-28得票数 1
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如何在pandas中将两个数据帧合并到外部？
例如，假设我们有以下两个数据帧：
import pandas as pd
s1 = pd.DataFrame({
'time':[1234567000,1234567005,1234567009],
'X1':[96.32,96.01,96.05]
},columns=['time','X1']) # to keep columns order
s2 = pd.DataFrame({
'time':[1234567001,123456700
浏览 1提问于2017-07-06得票数 11
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我有一个dataframe w/索引列是股票符号。我的问题是，如何循环遍历股票符号列表，并在dataframe中添加一个列，其中包含每个符号的股价？
这就是我的想法..。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas.io.data as web
import datetime as dt
start = '2005-01-01'
end = dt.datetime.today()
for index, row in df
浏览 3提问于2015-10-07得票数 2
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我正在尝试将多个熊猫数据帧合并到一个包含字段"a_id“、"b_id”、"c_id“的大型Dask数据帧中。每个熊猫数据帧"A“、"B”和"C“都有一个唯一的字段("a_id”、"b_id“和"c_id")将其连接到Dask数据帧。"B“和"C”还有一个字段"b_Field1"： import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
A = pd.DataFrame({'a_id': [1, 2, 3], 'a_F
浏览 13提问于2019-02-16得票数 3
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目前，我正在尝试编写一个代码，该代码应该使用append方法将多个dataframes添加到其中。但是，使用我目前使用的代码，似乎只读取了第一个dataframe。我试图通过在代码中添加len(df)来定位问题，而且在添加新的数据后，合并的dataframe长度似乎不会改变。我还使用了一个循环，用于读取将文件扔到文件夹中，这是为了只对第一个数据行使用顶部行，然后在第一个数据行不是第一个时跳过它们。
在我的循环中，我得到了输出：
41568
READING FILE 2
lenght of added dataframe 1044
lenght of appended dataframe: 41
浏览 3提问于2022-04-04得票数 0
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我已经创建了一个列表数据类型，其中包含三个文件夹的路径，每个文件夹都有许多.txt文件。我尝试使用文件夹中的每个文件，将其设置为pandas dataframe，但得到的错误如下所示。
代码-
for l in list:
for root, dirs, files in os.walk(l, topdown=False):
for name in files:
#print(os.path.join(root, name))
df = pd.read_csv(os.path.join(root, name))
浏览 2提问于2018-05-14得票数 2
我试图从两个单独的谷歌驱动器文件夹下载.pdfs或.xml文件。我可以让Python代码在只包含.pdfs和.xml文件的其他文件夹中工作。问题是生产文件夹包含我不想下载的其他文件和文件夹。是否有办法只按扩展名类型下载文件？如果是这样的话，请考虑帮助Python。
我问这个问题的原因是因为我没有成功地查询“‘名字包含’废话‘”。
import google_drive.constants as c
import os
import io
import pandas as pd
from googleapiclient.http import MediaIoBaseDownload
servi
浏览 4提问于2022-06-16得票数 0
我正在使用Enron数据集来解决机器学习问题。我想将所有垃圾邮件文件合并到一个csv文件中，并将所有ham文件合并到另一个csv文件中，以便进一步分析。我正在使用这里列出的数据集：https://github.com/crossedbanana/Enron-Email-Classification 我使用下面的代码来合并电子邮件，并且我能够合并它们。但是，当我尝试读取csv文件并将其加载到pandas中时，由于ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 8, saw 2而出现错误 将txt中的电
浏览 40提问于2020-04-27得票数 0
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我在一个每天创建的文件夹中有数据。
例如:以下是亚马逊网络服务S3中全年(2017)的数据文件夹格式，即365个文件夹
student_id=20170415
student_id=20170416
student_id=20170417
student_id=20170418
每个文件夹都有多个parquete格式的数据分区。
现在我只想读取过去6个月(180天/180个文件夹)的数据，并在一些列上执行一些逻辑。
如何将过去的180个文件夹读取到单个Dataframe中，我不想使用联合(例如，不想将每天的数据文件夹分别读取到每个单独的Dataframe中，然后将所有数据合并到一个巨大的dat
浏览 20提问于2017-12-17得票数 1
我想做一个涉及DataFrame的多个列的pandas.rolling_apply。
我可以使用DataFrame "df“中的一列来实现，如下所示：
a = pd.Series(np.random.randn(12))
pd.rolling_apply(df['Col1'], 12, lambda x: x@a.values, min_periods=12)
但我真的希望将数据帧的两个列合并到rolling_apply中。下面这样的事情是可能的吗？
pd.rolling_apply(df, 12, lambda x: x['Col1']@a.value
浏览 59提问于2017-12-14得票数 0
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使用Pandas数据帧，有没有一种方法可以扁平化groupby操作的结果，而不必使用临时数据帧，然后将其合并到原始数据帧中？ 假设我需要创建一个依赖于聚合操作的"result“列，就像这个场景： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'box': [1,1,1,2,2,3,3,3,3], 'item': ['apple', 'durian', 'pear', 'orange', 'banana', 'apple',
浏览 82提问于2020-05-04得票数 2
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TL;DR：我如何从分布式读取中收集元数据(解析期间的错误)到dataframe集合中。
目前，我有一种专用的文件格式，用于输入dask.DataFrame。我有一个函数，它接受一个文件路径并返回一个pandas.DataFrame，dask.DataFrame成功地在内部使用该函数将多个文件加载到同一个dask.DataFrame。
直到最近，我还在使用自己的代码将几个pandas.DataFrames合并为一个，现在我正在使用dask。在解析文件格式时，我可能会遇到错误和某些条件，我希望将其作为元数据(日志、数据来源等)记录并与dask.DataFrame对象关联。
需要注意的是，在合理的
浏览 7提问于2016-01-26得票数 2
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1回答
我有一个dataframe，我想与另一个具有相同列值的dataframe合并。也可以使用指定的行值。 数据帧1 d = {'id': ['111', '222', '333'], 'queries': ['High', 'Mid', 'Low'], 'time_stay': ['High', 'Mid', 'Low']}
dd = pd.DataFrame(data=d) 数据帧2 l = {'
浏览 3提问于2021-03-29得票数 0
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2回答
我正在尝试迭代文件夹中的json文件，并将它们全部附加到一个pandas dataframe中。
如果我说
import pandas as pd
import numpy as np
import json
from pandas.io.json import json_normalize
import os
directory_in_str = 'building_data'
directory = os.fsencode(directory_in_str)
df_all = pd.DataFrame()
with open("building_data/ro
浏览 11提问于2019-07-20得票数 2
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在我的机器上安装json泡菜( pip安装jsonpickle==1.4.1 -不编译)之后，我注意到ext子文件夹中的pandas.py文件的编译并不总是可重复的。
在ext子文件夹中，我执行了以下bash代码来将所有.py文件编译成.pyc文件：
python -m compileall -d somereldir --invalidation-mode checked-hash
这在pandas.cpython-37.pyc子目录中创建了一个__pycache__文件。在__pycache__子目录中，我执行了：xxd pandas.cpython-37.pyc > hex1.he
浏览 5提问于2020-08-05得票数 3
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我有两个DataFrames，我想取一个列的中间值由DataFrames中的另外两个列组成，然后将计算出来的中位数合并成DataFrames。让我用下面的例子来解释它：
我有两个DataFrame，看起来像
# DataFrame 1
pu_c do_c fare
0 0 5 10
1 0 5 20
2 1 1 3
# DataFrame 2
pu_c do_c
0 0 3
1 0 5
2 1 1
我想以fare的中位数(按pu_c和do_c分组)如下：
a
浏览 0提问于2018-08-07得票数 2
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我需要导出来自多个文件夹中的多个图像的像素强度列表到excel电子表格。每个文件夹包含tiff文件的列表，每个tiff文件表示时间流逝中的某个时间点。我已经设法获得了每个文件夹子集的像素强度，但我正在努力处理输出，以便在DataFrames中使用pandas。数据框只显示来自最后一个文件夹的值列表，我需要电子表格在单独的行中显示每个列表。这就是我所拥有的：
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.external.tifffile as tiff
import pandas as pd
from pandas impor
浏览 0提问于2018-05-12得票数 0
1回答
我有这样的数据
Day,Minute,Second,Value
1,1,0,1
1,2,1,2
1,3,1,2
1,2,6,0
1,2,1,1
1,2,5,1
2,0,1,1
2,0,5,2
有时传感器记录不正确的值，并再次添加，但值正确。例如，在这里，我们应该删除第二行和第三行，因为它们正被来自它们面前的时间戳的第四行覆盖。如何过滤掉那些不必要的“坏”行？例如，预期的输出应该是：
Day,Minute,Second,Value
1,1,0,1
1,2,1,1
1,2,5,1
2,0,1,1
2,0,5,2
下面是迭代解决方案的伪代码(抱歉格式中没有缩进，这是我的第一篇文章)
for row
浏览 1提问于2019-02-15得票数 0
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给定myList = ['a', 'b', 'c']和一个包含大量文件的文件夹，例如
['a_3432.bed', 'a_4958.bed', 'b_3432.bed', 'b_4958.bed', 'c_3432.bed',
'c_4958.bed', 'd_3432.bed', 'd_4958.bed', etc]
我想打开这些文件，并根据列表中的每一项将其内容附加到一个数据帧中。类似于：
import panda
浏览 0提问于2018-03-30得票数 1
我使用详细的步骤为CQ5.6.1中的DAM资产创建了自定义元数据字段。但是，如文档所述，这些更改的字段可用于大坝中的所有资产。
我需要这些元数据字段只能用于特定的文件夹，比如/content/dam/foo，而不是每个资产。
我怎样才能做到这一点？
浏览 2提问于2015-02-06得票数 0
3回答
我需要用python中的boto3从S3存储桶中读取多个csv文件，最后在pandas中将这些文件合并到单个数据帧中。
我能够从以下python脚本中读取单个文件
s3 = boto3.resource('s3')
bucket = s3.Bucket('test-bucket')
for obj in bucket.objects.all():
key = obj.key
body = obj.get()['Body'].read()
下面是我的道路
files/splittedfiles/Code-345678
在Co
浏览 2提问于2018-10-17得票数 6
我有一个Pandas DataFrame，它的列用Python tuples标记。
这些列标签元组可以不包含任何内容。
当我尝试使用以下任一方法向数据框添加列时，标记元组中的None被隐式转换为numpy.nan。
方法1-使用dataframe[ NewColumn ] = ...语法添加列
>>> import pandas
>>> df = pandas.DataFrame()
>>> column_label = ( 'foo', None )
>>> df[column_label] = [ 1,
浏览 1提问于2016-01-05得票数 1
假设我有一个具有多个数据类型的pandas dataframe，我想从另一个可能具有其他类型的数据框中添加数据。有没有一种简单的方法可以让pandas转换类型或在连接数据帧时引发错误？
import pandas as pd
old = pd.DataFrame({'one':[1,2,3],'two':[100,200,300]}).astype({'one':'int8', 'two':'Int16'})
new = pd.DataFrame({'one':['11&#
浏览 18提问于2021-05-22得票数 0
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要将多个变量传递给一个普通的python函数，您只需编写如下代码：
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时，我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列，如下所示：
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
浏览 2提问于2015-05-22得票数 6
我有一个列表中的数据(数字，数字)。我想从这些数据中减去尾数，并将其放入数据中。列表中逗号之前的数字等于dataframe的索引。
下面是一个代码示例
import pandas as pd
test_list=[(1,124),(2,234),(3,344)]
test_data={
'index' : [1,2,3],
'data1' : [3,5,6],
'data2' : [2,5,6]
}
test_df =pd.DataFrame(test_data)
test_df
示例图像
我想将tes
浏览 3提问于2021-08-15得票数 1
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我有path‘/User/OneDrive/Desktop/ data _ csv’在这个路径中，我在每个文件夹中有3个文件夹，每个文件夹中有5个文件夹，每个文件夹中有12个csv数据。
我怎么才能进口总额？
尽我所能。我只能导入整个文件夹，但是文件夹中的文件夹我不能做好。
此代码用于一个Ordner：
import glob
import os
import pandas as pd
directory = '/Users/OneDrive/Desktop/Data_CSV'
all_files = glob.glob(os.path.join(directory
浏览 3提问于2022-08-04得票数 1
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我从一个在线课程下载了一些数据。
解压缩后，它生成一个名为home.gl的文件夹(该文件夹带有gl扩展名)，在该文件夹中，它们是这些奇怪的扩展名文件。在课程中，他们使用graphlab (付费程序)，但他们说也可以使用Pandas。
这是可以加载到DataFrame中的数据，它们实际上只是加载它：
sales = graphlab.SFrame('home_data.gl/')
这是提取出来的图像。
如何将这些数据加载到Python (最好是熊猫)中？
这是他们的指示。
浏览 11提问于2015-11-01得票数 3
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我知道有类似的问题，但没有人能够给我提供答案。我正在raspberry pi (模型3)上运行python脚本。我使用的是python 3，pandas是通过pip安装pandas安装的。我的代码能够运行import pandas as pd行，但是test = pd.Dataframe给了我一个错误：AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'Dataframe'
如下面的代码所示，我已经检查了我的代码是否有一个正确的pandas模块。
我还直接在python中签入：
`Python 3.7.3 (def
浏览 0提问于2019-08-04得票数 1
1回答
我有1000多个csv文件，我想将csv文件名前五位数合并到一个csv文件中。
input:
100044566.csv
100040457.csv
100041458.csv
100034566.csv
100030457.csv
100031458.csv
100031459.csv
import pandas as pd
import os
import glob
path_1 =''
all_files_final = glob.glob(os.path.join(path_1, "*.csv&
浏览 0提问于2019-06-26得票数 0
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我是Python的新手，我第一次在堆栈溢出中发布这个问题。请帮助解决这个问题。
我的主目录是'E:\Data Science\Macros\ZBILL_Dump'，它包含按月分类的文件夹，每个文件夹都包含按日期分类的excel数据。
我能够从一个文件夹中提取数据：
import os
import pandas as pd
import numpy as np
# Find file names in the specified directory
loc = 'E:\Data Science\Macros\ZBILL_Dump\Apr17\\'
files
浏览 0提问于2017-09-06得票数 4
我有一个Pandas DataFrame，其中的列包含某些行的数据，而不是其他行的数据。我需要将几个列合并到一个列中，删除丢失的数据。例如：
Name Preference_1 Preference_2 Preference_3 Preference_4
0 Dave Beach Lake Mountain Desert
1 Jeff Outdoors NaN NaN NaN
2 Tom Forest Ocean Swam
浏览 3提问于2019-12-18得票数 1
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2回答
我正在尝试编写一个python脚本，它将从一个输入文件夹中获取多个不同的csv文件，然后创建一个数据文件列表，并将它们显示为power bi中的power bi表。下面的脚本没有将任何表加载到power bi中：
import os
import pandas as pd
path = r'C:\Users\admin\Downloads\Data analysis case study'
csv_files = [os.path.join(path+"\\", file) for file in os.listdir(path) if file.endswi
浏览 20提问于2022-08-01得票数 0
我有一个包含多个选项卡的Excel工作簿。每个选项卡都具有与所有其他选项卡相同的标题集。我希望将每个选项卡中的所有数据合并到一个数据框中(而不是重复每个选项卡的标题)。
到目前为止，我已经尝试过了：
import pandas as pd
xl = pd.ExcelFile('file.xlsx')
df = xl.parse()
可以为parse参数使用一些意味着“所有电子表格”的东西吗？或者这是错误的方法？
提前感谢！
更新:我试过了：
a=xl.sheet_names
b = pd.DataFrame()
for i in a:
b.append(xl.parse
浏览 0提问于2016-03-12得票数 9
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我有大约100个Excel文件，我正在通过pandas读取这些文件，其中包含相似但并不完全相同的列名。如何在pandas dataframe中通过regex更改列名？
regex_keep = {
'CAR_ID': 'item *code',
'CAR_PRICE': 'item *price',
'CAR_PERIOD': 'car *period'
}
df列可以是项目代码、项目代码、item_code
浏览 0提问于2019-07-05得票数 0
1回答
我正在使用as_pandas实用程序从impala.util读取从hive获取的dataframe格式的数据。但是，使用熊猫，我想我将无法处理大量的数据，而且速度也会变慢。我一直在阅读dask，它为读取大数据文件提供了极好的功能。我如何使用它有效地从蜂巢中获取数据。
def as_dask(cursor):
"""Return a DataFrame out of an impyla cursor.
This will pull the entire result set into memory. For richer pandas-
like functional
浏览 2提问于2018-10-18得票数 2
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利用熊猫解析数据
、、、、
我有一个CSV文件，我使用Pandas打开它，我需要检查一个字段是否丢失了一个文件。例如，我试过：
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'path')
df = pd.DataFrame(data)
df = df.drop_duplicates()
for row in df.iterrows():
if len(df['Country']) < 1:
print (row)
输入文件如下所示：
Country,"Avg(Mbit/s)Ookla"
Canada,75.
浏览 9提问于2022-07-27得票数 0
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我试着用熊猫创建一个excel文件，作为我生成的一个数据库。
我两次都试过：
import pandas as pd
# write database to excel
df = pd.DataFrame(database)
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('fifa19.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert the dataframe to an XlsxWriter Exce
浏览 1提问于2018-11-03得票数 1
我有两个dataframe，并希望将一个dataframe中没有一组匹配列的所有行合并到另一个dataframe。以下是一个例子：
import pandas
df_1 = pandas.DataFrame({"question":["ABC", "ABC", "EFG", "EFG"],
"answer":["abc", "bcd", "efg", "fgh"],
浏览 3提问于2016-12-08得票数 2
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2回答
我想知道在我将数据切片后，是否有一种保存熊猫数据类型的方法。
例如，如果我有一个名为df的熊猫DataFrame，它有多个列，当我分割一个列时，它不再是一个DataFrame，而是一个系列。有办法把它作为数据存储吗？
我的意思是
type(df)
pandas.core.frame.DataFrame
但
type(df.iloc[:,0])
pandas.core.series.Series
我认为绕过它的唯一方法是将它显式地重新定义为一个dataframe。
pd.DataFrame(df.iloc[:,0])
浏览 3提问于2017-07-24得票数 3
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我正在用pandas做数据透视表，在做groupby (统计不同的观察值)时，aggfunc={"person":{lambda x: len(x.unique())}}给了我以下错误：'DataFrame' object has no attribute 'unique'，有什么想法可以解决这个问题吗？
浏览 0提问于2015-03-25得票数 12
我有来自三个完全不同的传感器来源的时间序列数据作为CSV文件，并希望将它们合并到一个大的CSV文件中。我已经设法使用numpy的genfromtxt将它们读入numpy，但我不确定从这里该怎么做。
基本上，我得到的是这样的东西：
表1：
timestamp val_a val_b val_c
表2：
timestamp val_d val_e val_f val_g
表3：
timestamp val_h val_i
所有时间戳都是numpy.uint64格式的UNIX毫秒时间戳。
我想要的是：
timestamp val_a val_b
浏览 0提问于2015-08-26得票数 16
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2回答
我遇到了这个SQL问题，想知道我能否在蟒蛇熊猫中解决这个问题。
SQL问题：表点持有平面x轴上某些点的x坐标，这些点都是整数。
编写一个查询，以找到这些点中两个点之间的最短距离。
| x |
|-----|
| -1 |
| 0 |
| 2 |
我已经启动了熊猫的数据，如下所示。
import pandas as pd
point = pd.DataFrame(np.array([-1,0,2]), columns=['x'])
我想做的是
p1 = point
p2 = point.copy()
p1.merge(p2, on='x', con
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
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我是Python和一般编程的新手。我正在尝试用python自动化一些地下水模型输出数据的处理。一个pandas数据帧测量了具有不同类型的多个列的数据流(左)，另一个对数据流进行了建模(右)。我尝试在列"Name“上使用pd.merge，以便将正确的建模输出值链接到相应的测量站点值。当我使用下面的脚本时，我得到相应的错误： left = measured_df
right = modeled_df
combined_df = pd.merge(left, right, on= 'Name') ValueError:列标签'Name‘不是唯一的。对于多索引，标签
浏览 8提问于2020-03-31得票数 2
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我尝试在Dask数据帧的多个分区上运行一个函数。该代码需要解压元组，并且可以很好地与Pandas一起工作，但不能与Dask map_partitions一起工作。数据对应于元组列表，其中列表的长度可以变化，但元组始终具有已知的固定长度。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
def func(df):
for index, row in df.iterrows():
tuples = row['A']
for t in tuples:
x, y = t
浏览 27提问于2021-02-24得票数 1
回答已采纳
我是Python的新手，希望有人能帮助我解决这个我目前遇到的问题。我尝试做的是在读取数据并将它们合并到一个数据框中后，将源文件夹下的文件移动到目标文件夹。我的脚本附在这里： import os
import pandas as pd
import re
import psycopg2 as ps
import shutil
sub_folder = 'team project'
current_folder = os.getcwd()
working_folder = os.path.join(current_folder, sub_folder)
files = os
浏览 33提问于2021-06-18得票数 0
2回答
我正在尝试获取一个文件夹中所有文件的清单，该文件夹有几个子文件夹，所有这些子文件夹都位于一个数据湖中。下面是我正在测试的代码。
import sys, os
import pandas as pd
mylist = []
root = "/mnt/rawdata/parent/"
path = os.path.join(root, "targetdirectory")
for path, subdirs, files in os.walk(path):
for name in files:
mylist.append(os.path
浏览 0提问于2019-11-07得票数 5
我需要一个数据被,拆分的单线CSV。我的问题是，当我尝试使用apply遍历我的Dataframe时，我得到了一个Series对象，to_csv方法给了我一个拆分成行的str，将None设置为""，没有任何,。但是，如果我使用for遍历数据帧，我的方法将获得一个Dataframe对象，并在一行中给出一个包含,的str，而不会将None设置为""。 下面是测试这一点的代码： import pandas
def print_csv(tabular_data):
print(type(tabular_data))
csv_data = tabula
浏览 28提问于2021-04-22得票数 3
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我以前没有与熊猫合作过，我正在寻求最佳行动方案的指导。 目前，我有一个正在读入data Pandas DataFrame的excel(.xlsx)电子表格。在excel电子表格中，它包含帐户数据、文档控制号、合同id、制造商合同id、序列号、包含排除项、开始日期、结束日期和供应商客户id。 从该数据中，需要将所有帐号复制回来自文档密钥co、文档控制号、合同id、制造商合同id、序列号、包括排除、开始日期、结束日期和供应商客户id的每一行数据。 以下是数据示例： ? 我已经读入了DataFrame，并使用以下代码迭代了DataFrame： #reads in template data.
浏览 25提问于2019-06-19得票数 0
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