将Pandas Dataframe写入DBF文件？
Pandas是一个强大的数据处理库，可以用于数据分析和数据操作。DBF文件是一种常见的数据库文件格式，通常用于存储表格数据。将Pandas Dataframe写入DBF文件可以通过以下步骤完成：
- 安装必要的库：首先，确保已经安装了
pandas和dbfread库。可以使用以下命令进行安装：pip install pandas pip install dbfread - 导入所需的库：在代码中导入
pandas和dbfread库：import pandas as pd from dbfread import DBF - 创建Dataframe：使用
pandas库从数据源创建一个Dataframe对象。这里假设已经有一个名为df的Dataframe对象：df = pd.DataFrame(data) - 将Dataframe写入DBF文件：使用
dbfread库的DBF类创建一个DBF文件对象，并将Dataframe写入该文件：dbf = DBF('output.dbf', load=True) dbf.write(df.to_dict(orient='records'))
这里的output.dbf是输出的DBF文件名，可以根据需要进行修改。
以上步骤将Pandas Dataframe成功写入DBF文件。这种方法适用于小型数据集，如果数据量较大，可能需要考虑其他优化方案。
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1回答
例如，我想编写一个程序将数据从DBF文件导入数据库。我编写了算法。首先，我将DBF文件转换为CSV文件，然后将CSV文件转换为Pandas Dataframe文件。然后将的数据导入数据库。因此，算法的每个步骤都是一个独立的子例程，可以独立于其他步骤工作。
import csv
import dbf
import pandas as pd
class Dbf3ToCsv(object):
"""Process a DBF III w/o memo file to a CSV file"""
def __init__(self):
浏览 3提问于2017-07-03得票数 1
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我正在尝试打开en转换几个DBF文件到dataframe。它们大多数工作正常，但对于其中一个文件，我收到了错误："UnicodeDecodeError：'utf-8‘编解码器无法解码位置15的字节0xf6 :无效的开始字节“
我在其他一些主题上读到了这个错误，比如打开csv和xlsx以及其他文件。建议的解决方案是在读取文件部分中包括encoding = 'utf-8'。不幸的是，我还没有找到DBF文件的解决方案，而且我对DBF文件的了解也非常有限。
到目前为止，我已经尝试过：
1)
from dbfread import DBF
dbf = DBF('f
浏览 0提问于2019-07-26得票数 4
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我正在尝试与加拿大广播电台DBF文件在这里公开：
我想将fmstatio.dbf文件专门读到Pandas DataFrame中。我已经在Python中试用了两个常用的DBF包。
当使用simpledbf ()时，我只在使用dbf.to_dataframe()函数时才得到列名。
我还在pypi ()上尝试了dbf。我能够将DBF文件读入表中：
table = dbf.Table(filename='/datadrive/canada/fmstatio.dbf')
table.open(dbf.READ_ONLY)
print(table)
table.close()
并在表中获取
浏览 24提问于2021-12-13得票数 1
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我有一个想要转换成pandas DataFrame的.dbf文件，但是DataFrame不能直接转换数据。
浏览 50提问于2020-12-29得票数 1
我正在使用以下例程dbf2DF (https://gist.github.com/ryan-hill/f90b1c68f60d12baea81)将.dbf文件读取到数据帧中。 import pysal as ps
import pandas as pd
'''
Arguments
---------
dbfile : DBF file - Input to be imported
upper : Condition - If true, make column heads upper case
'''
def dbf2DF(db
浏览 117提问于2021-02-01得票数 1
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我想寻求一个Python脚本的帮助，这个脚本应该在驱动器上的目录中循环。基本上，我想要做的是将10,000多个DBF文件转换为CSV。到目前为止，我可以通过使用dbfread和Pandas包在单个dbf文件上实现这一点。运行这个脚本超过10,000次显然是不可行的，因此我希望通过编写一个脚本来自动完成任务，该脚本将遍历目录中的每个dbf文件。
以下是我想做的事。
定义directoryWrite a for循环，该循环将遍历目录中的每个文件，只打开一个扩展名为‘.dbf’转换为Pandas 的文件，该文件的名称是输出文件写入CSV，并将文件放在一个新目录<code>f 213<
浏览 5提问于2020-01-30得票数 0
我尝试将许多熊猫数据帧收集到一个循环中/我的代码是：
import pandas as pd
from pathlib import Path
from simpledbf import Dbf5
p = Path("")
df = pd.DataFrame()
for i in p.glob('*.dbf'):
dbf = Dbf5(i.name, codec = '866')
t = dbf.to_dataframe()
print(t) # prints no empty dataframe
df
浏览 0提问于2017-12-08得票数 1
2回答
我有一个Python脚本，它读取包含超过10,000个DBF文件的目录，以便将它们转换为CSV。我想将这个任务并行化，而不是单独转换每个文件。我已经阅读了Python的多处理模块，尽管我在实现这个任务时遇到了一些问题。具体地说，我希望使用Pool类跨CPU核心分配工作负载。
到目前为止，我的代码如下：
import os
from dbfread import DBF
import pandas as pd
import multiprocessing
directory = 'C:\\Path_to_DBF_Files' #define file directory
f
浏览 0提问于2020-02-19得票数 0
我有一个dbf文件，我想使用Google将其转换为JSON文件。
为了完成这个任务，我将DBF加载到一个pandas dataframe中，然后从那里转换为一个numpy.ndarray，然后转换成最终的JSON。
以下是来自DBF文件的pd dataframe的前5行：
print(df)
CD_MUN NM_MUN SIGLA_UF AREA_KM2
0 1100015 Alta Floresta D'Oeste RO 7067.127
1 1100023 Ariquemes
浏览 6提问于2022-01-25得票数 1
我正在使用shapefile，它将属性数据存储在DBF文件中。我需要使用Pandas操作属性，并将新的DBF数据写回磁盘。
不幸的是，Pandas数据帧没有df.to_dbf方法(而R有)。我到处寻找，但似乎没有看到任何明显的方法来完成这项任务。
如何将pandas数据帧保存为DBF文件？
浏览 208提问于2017-07-04得票数 4
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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
我有几个以后需要处理的DBF文件，但是文件中的所有列都是字符。
允许我这样做的代码是：
library("shapefiles")
library("data.table")
library("reshape2")
library("stringr")
as.numeric.factor <- function (parFactor)
{
isAllNumerical <- all( suppressWarnings(!is.na(as.numeric( levels(parFactor)) )) == TRUE
浏览 4提问于2015-01-26得票数 0
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1回答
高效读取DBF文件的方法
、、、
**我有以下打开DBF文件的方法，但它执行起来非常慢，我正在寻找打开大型DBF文件，我需要提高我的方法的效率。需要帮助。谢谢**
def lectura_tablas(nombre_tabla):
table_name=nombre_tabla
table_ventas = DBF(f'{table_name}', load=True,ignore_missing_memofile=True)
table_new=[]
for x in range(0,len(table_ventas.records)):
table_new.a
浏览 2提问于2020-05-27得票数 0
1回答
我想是一个简单的问题，但还没有找到答案。如何摆脱我的数据框上的"AsIs“类属性。它阻止foreign包中的write.dbf转换为dbf。我是从rpy2工作，但它与没有"AsIs“的R数据帧工作。我把完整的代码放在错误消息的下面。dbfs = write_dbf(r_dataframe)
Error in function (dataframe, file, factor2char = TRUE, max_nchar = 254) :
data frame contains columns of unsupported class(es) AsIs
--------
浏览 1提问于2012-10-13得票数 8
8回答
熊猫:将dbf表转换为数据
、、、、
我想读取一个dbf文件的ArcGIS格式文件，并将其转储到一个pandas数据文件中。我目前正在使用包。
显然，我已经能够将dbf文件作为一个表加载，但还没有找到如何解析它并将其转化为熊猫数据的方法。，怎么做呢？
这就是我被困的地方：
import dbf
thisTable = dbf.Table('C:\\Users\\myfolder\\project\\myfile.dbf')
thisTable.open(mode='read-only')
Python将此语句作为输出返回，坦率地说，我不知道如何处理：
dbf.ver_2.Table('C:\
浏览 26提问于2017-01-27得票数 23
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1回答
我正在将数据上传到bigquery表。
df.to_gbq('Deduplic.DailyReport', project_id=BQ_PROJECT_ID, credentials=credentials, if_exists='append')
我得到了以下错误：
OSError Traceback (most recent call last)
~/.local/lib/python3.8/site-packages/google/cloud/bigquery/client.py in l
浏览 18提问于2022-05-09得票数 0
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我实现了Pandas Dataframe，并将其转换为带有一些列的csv，但在csv文件中，我的列标题不在我的列之上……
dataframe_tri.to_csv('E_value_max.txt',sep ='\t', mode = 'w', index = None)
如何修复它？
提前谢谢你！
我不能发布图片，所以我的文件是这样的，但列是由制表符分隔的：
ColumnA ColumnB ColumnC ColumnD
blablablablablablablabla 22 blopblopblopblop 23
blablablablabl
浏览 0提问于2020-03-09得票数 1
我有一个连接管理器(oledb)，它指向一个有20个dbf文件的文件夹。所有dbf文件都有相同的架构。只有特定实体的数据。我希望从20个dbf文件中获取所有数据，并将它们插入到一个表中(在sql server中)。哪些任务使我能够做到这一点？
浏览 4提问于2013-12-24得票数 0
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以下是我正在做的工作的摘要：
首先，我通过普通的多进程和pandas包来实现：
步骤1.获取我要读取的文件名列表
import os
files = os.listdir(DATA_PATH + product)
步骤2.遍历列表
from multiprocessing import Pool
import pandas as pd
def readAndWriteCsvFiles(file):
### Step 2.1 read csv file into dataframe
data = pd.read_csv(DATA_PATH + product
浏览 0提问于2018-09-15得票数 3
1回答
我有一个DBF文件(~2,000个字符串)。我的目标是更改raw中的一些值，以获得正确的值。我使用这个模块。但是我想不通，如何保存更改过的文本？或者这个鼠标只是用来读取dbf文件的？
标准文件方法.close -不起作用
浏览 13提问于2019-10-31得票数 1
1回答
为了从一个pandas数据帧写入到parquet，我执行以下操作： df = pd.DataFrame(DATA)
table = pa.Table.from_pandas(df)
pq.write_table(table, 'DATA.parquet') 但是，如果我有1B行，这就不能很好地工作，而且它不能放入内存中。在这种情况下，我如何增量地写入数据。例如，如下所示： DATA = []
BACTCH_SIZE = 10000
with open('largefile.csv') as f:
for num, line in enumerate(f
浏览 29提问于2019-02-09得票数 1
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我想问一下，是否可以读取*xls文件中的数据，然后获取数据并使用vb.net脚本根据人员id更新到*.dbf文件？如果是，我是否需要先将xls转换为dbf，然后再进行更新，或者只需读取xls并更新为dbf文件而不进行转换？
浏览 1提问于2013-03-18得票数 0
2回答
我正在尝试从一个名为的邮件软件中读取DBF文件。
我无法将DBF文件读入表中：
import from dbf import *
filename = r"MailList.DBF"
db = Table(filename)
输出：
Traceback (most recent call last):
File "sandbox.py", line 6, in <module>
db = Table(filename)
File "/mnt/c/Users/Kevin/Desktop/bash/.local/lib/pyth
浏览 10提问于2022-02-23得票数 2
我正在写我在Python上的第一个实验。我已经使用“精神病”创建了我的实验，一切都正常，但是我在将Python中的实验数据导入到Excel文件时遇到了问题。
一旦我完成实验，我的Excel文件就是空白的。我将分享我尝试将数据导入Excel的代码行。
谢谢你的帮助!
df = pandas.DataFrame(columns=['answer', 'correctness', 'RT'])
df.loc[csvcounter] = [user_response[0][0], correctness, user_response[0][1]] #[
浏览 1提问于2017-12-07得票数 0
有谁知道是什么原因导致pandas.DataFrame.to_csv无法导出完整的数据帧吗？
print(len(df))
[77814 rows x 42 columns]
df.to_csv('filename.csv'))
生成的csv文件有54470行，缺少大约1/3的数据块。我的数据有时间戳，我可以告诉我丢失的数据是一个很大的块，而不是整个文件中的随机点。我使用的是python 3.6.5，pandas是0.22.0。
非常感谢你的帮助
浏览 3提问于2018-04-02得票数 2
哪种缓存pandas DataFrame对象的方法将提供最高的性能？通过使用pickle将其存储到磁盘上的平面文件中，还是将其存储在诸如Redis之类的键值存储中？
浏览 1提问于2015-10-15得票数 0
我想使用Python将Dataframe (pyspark.pandas.Dataframe)作为一个Excel文件保存在Azure数据湖Gen2上。我已经切换到pyspark.pandas.Dataframe，因为它是从Spark3.2开始推荐的。
有一种名为to_excel (，文档)的方法允许将文件保存到ADL中的容器中，但我在文件系统访问协议方面遇到了问题。在同一个类中，我使用了使用abfss的to_csv和to_parquet方法，我想在excel中使用相同的方法。
因此，当我尝试这样保存它时，我使用：
import pyspark.pandas as ps
# Omit the d
浏览 32提问于2022-05-11得票数 0
回答已采纳
1回答
我合并文件在4个文件夹中。在这4个文件夹中，我将合并80个.dbf文件，每个文件的容量为35 35。我使用以下代码：
import os
import pandas as pd
from simpledbf import Dbf5
list1=[]
folders=r'F:\dbf_tables'
out=r'F:\merged'
if not os.path.isdir(out):
os.mkdir(out)
for folder in os.listdir(folders):
if not os.path.isdir(os.path.
浏览 1提问于2016-08-24得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个很大的dbf文件，将它转换成pandas数据帧需要花费很多时间。有没有办法将文件转换成dask数据帧？
浏览 2提问于2018-12-07得票数 0
我有一个很大的CSV文件，在块的一部分使用用户定义的输入"num_rows“(行数)，使用"chunksize”参数，返回"pandas.io.parsers.TextFileReader“对象，如下所示：
num_rows = int(input("Enter number of rows to be processed
chunk = pd.read_csv("large_file.csv", chunksize = number_of_rows)
for data_chunk in chunk:
# some processin
浏览 1提问于2019-11-21得票数 0
我正在尝试将文本文件导出到csv。该文件非常大(160万行)以制表符分隔的文件。当我使用to_csv导出文件时，它只导出1048576行。to_csv导出的行数是否有最大值？
我应该以不同的方式导出数据吗？我真的希望能够把它放到csv中。
下面是我的代码示例。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
from pandas import Series, DataFrame
pathDataEDM = "C:/Users/FILE.txt"
dataEDM = pd.read_csv(pathDataEDM, sep
浏览 0提问于2017-04-25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
回答已采纳
1回答
我有这个代码： def show_files(upload_files):
tempDF = pd.DataFrame()
tempDF2 = pd.DataFrame()
for file in upload_files:
file = file.name
if file.startswith('L'):
Table = Dbf5(file)
DF1 = Table.to_dataframe()
tempDF = tempDF.append(D
浏览 8提问于2021-09-10得票数 0
回答已采纳
我正在运行以下python代码:它一直运行良好，直到今天 import pandas as pd
import dbfread
data = dbfread.DBF(data.DBF, load = True)
df = pd.DataFrame(data) 我得到了下面的错误信息:不确定出了什么问题？ ValueError Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\lib\site-packages\dbfread\field_parser.py in pars
浏览 46提问于2020-12-29得票数 4
我正在尝试将pandas dataframe的内容保存到windows/azure databricks的excel文件中。将熊猫作为pd导入 根据数据创建一个Pandas数据帧。 df = pd.DataFrame({'Data'：10，20，30，20，15，30，45}) 使用XlsxWriter作为引擎创建一个Pandas Excel编写器。 writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx'，engine='xlsxwriter') 将数据帧转换为XlsxWriter Excel对象。 Df.to
浏览 234提问于2020-07-03得票数 2
2回答
我正试图使用Pyarrow将一个Pandas DataFrame保存为.orc文件。包的版本是：pandas==1.3.5和pyarrow==6.0.1。我的python3版本是3.9.12。
下面是代码片段：
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.orc as orc
df = pd.read_orc('sample.orc')
table = pa.Table.from_pandas(df, preserve_index=False)
orc.write_table(table, 'samp
浏览 36提问于2022-04-20得票数 0
1回答
我已经创建了一个带有列名的csv文件，并使用pandas库保存它。这个文件将用于创建一个历史记录，其中的行将在不同的时刻逐个计费……为了将行添加到先前创建的csv中，我要做的是将记录转换为模式，然后使用to_csv()选择DataFrame = 'a‘作为参数，以便将此记录附加到现有文件。这里的问题是，我希望每次添加新行时，文件中都会自动生成索引和索引。我已经知道当我将这个文件作为DF导入时，会自动生成一个索引，但这是在空闲的interface...when中，我用Excel打开的csv for example...the文件没有索引。
浏览 8提问于2020-01-06得票数 0
1回答
我试图写入存储在本地文件系统上的现有Parquet文件。但是，当多次写入时，前面的一个将被重写而不是添加。
from datetime import datetime
import os
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
def append_to_parquet_table(dataframe, filename):
full_path = os.path.join('.', filename)
table = pa.Table.from_pandas
浏览 12提问于2019-12-03得票数 0
回答已采纳
我希望我的代码能够完成以下工作：
检查文件夹中是否有名为“分类帐”的文件。这个很管用。
如果不是，写个文件。这个很管用。
如果是，请读取文件，更新文件中的内容，并保存保持文件形状的文件。这不管用。
我尝试了下面的代码：
import glob
import numpy as np
import os
import pandas as pd
from os import listdir
# DEFINE PATH, STATE SUFFIX OF FILE, AND GET NUMBER OF FILES ENDING WITH SUFFIX
path = r'l
浏览 0提问于2018-01-30得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用Python将MapInfo .dat文件读取到.csv文件中。到目前为止，我已经找到了最简单的方法是通过xlwing和pandas。
当我这样做时(下面的代码)，我得到了一个基本正确的.csv文件。唯一的问题是，一些列显示为符号/胡言乱语，而不是它们的实际值。我知道这一点，因为我手头也有从MapInfo导出的正确数据。
import xlwings as xw
import pandas as pd
app = xw.App(visible=False)
tracker = app.books.open('./cable.dat')
last_row =
浏览 2提问于2020-11-20得票数 1
1回答
我正在尝试从sql server下载表，并将每个下载的表写成一个csv文件，然后对其进行gzip压缩。
我现在的问题是，这个表太大了(上面有一百万行，我正在使用python pandas dataframe来做这件事)，以至于出现了内存错误。
有没有办法在C#中懒惰地做这件事，从而最小化内存使用，然后我就可以为这个任务并行运行2-3个进程？
浏览 2提问于2015-12-20得票数 0
我试图直接将一个pandas.DataFrame写到Google，而不首先在本地编写文件。我找不到解决办法，也不确定这是否可能。我已经尝试了下面的代码，但是我得到了一个AttributeError。
import pandas as pd
from pydrive.auth import GoogleAuth
from pydrive.drive import GoogleDrive
gauth = GoogleAuth()
gauth.LoadCredentialsFile(mycreds)
drive = GoogleDrive(gauth)
df = pd.DataFrame({&#
浏览 3提问于2017-06-08得票数 5
1回答
我有大约300个文件夹，其中包含我想要转换为.csv文件的.dbf文件。
我使用os.walk查找所有的.dbf文件，然后使用dbfpy模块的for循环将每个.dbf文件转换为.csv。它似乎正确地找到并读取了.dbf文件，但没有将它们转换为.csv。我相信csv.writer代码才是问题所在。我没有收到任何错误，但文件仍然是.dbf。
我下面的代码是基于找到的代码。
import csv
from dbfpy import dbf
import os
path = r"\Documents\House\DBF"
for dirpath, dirnames, filena
浏览 2提问于2013-08-26得票数 4
回答已采纳
我使用以下代码将数据从一个Excel文件移动到另一个Excel文件。
import pandas as pd
inventory = pd.read_excel('Original_File.xlsx', skiprows=3)
inventory.to_excel('New_File.xlsx')
如何不将列1中的内容写入新的Excel文件？列1包含一个空白的列标题，然后是dataframe中每一行数据的行号。
浏览 0提问于2020-09-08得票数 0
回答已采纳
我想将一个多头DataFrame保存为Excel文件.以下是示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
header = pd.MultiIndex.from_product([['location1','location2'],
['S1','S2','S3']],
names=['loc','S&
浏览 3提问于2021-12-21得票数 2
回答已采纳
一个Pandas DataFrame可以像这样转换成一个hdf5文件；
df.to_hdf('test_store.hdf','test',mode='w')
我有一个sqlite db文件，它必须转换为hdf5文件，然后我将使用pd.read_hdf通过pandas读取hdf5文件。
但首先，我如何将python sqlite db转换为hdf5文件？
编辑：
我知道在pandas中使用.read_sql方法。但是我想先把db转换成hdf5。
浏览 3提问于2014-04-08得票数 5
我希望生成一个H5文件file.h5，它包含一个pandas DataFrame和一个numpy数组。
为了举例说明，假设我们将数组array和DataFrame df定义为：
import numpy as np
import pandas as pd
array = np.array([0,1])
data = {'col': [2,3, 4]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
我可以使用以下方法输出数组和DataFrame以分离H5文件：
import h5py
f = h5py.File('array.h5',
浏览 0提问于2019-08-30得票数 0
当我想把我的数据帧保存在名为pandas_simple.xlsx的excel文件中时，我得到了这个错误 下面是我的错误： 📷 这是我的代码： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Car': [101, 20, 350, 20, 15, 320, 454]})
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
writer.save()
writer.close() 有人能
浏览 154提问于2017-08-03得票数 5
回答已采纳
我正在尝试将Geopandas数据帧保存到shapefile中，该shapefile将直接写入压缩文件夹。 任何shapefile用户都知道，shapefile不是单个文件，而是需要一起读取的文件的集合。因此，调用myGDF.to_file(filename='myshapefile.shp', driver='ESRI Shapefile')不仅会创建myshapefile.shp，还会创建myshapefile.prj、myshapefile.dbf、myshapefile.shx和myshapefile.cpg。这可能就是为什么我在这里很难理解语法的原因
浏览 69提问于2021-04-14得票数 6
回答已采纳
1回答
对象df是pandas.core.frame.DataFrame类型的。
In [1]: type(df)
Out[1]: pandas.core.frame.DataFrame
df的索引是DatetimeIndex
In [2]: type(df.index)
Out[2]: pandas.tseries.index.DatetimeIndex
con给出了一个工作的MySQLdb连接
In [3]: type(con)
Out[3]: MySQLdb.connections.Connection
我无法正确地将这个数据输入到MySQL数据库中，具体来说，在使用以下内容时，date字段为n
浏览 5提问于2015-07-23得票数 0
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