我有从CSV文件生成的矩阵,如下所示:
X = xlsread('filename.csv');
我正在根据记录的数量遍历矩阵,我需要为这个矩阵的每一行找到欧几里德距离:
for i = 1:length(X)
j = X(:, [2:5])
end
得到的矩阵是150×4。怎样才能最好地计算每一行的欧几里德距离(4列作为数据点),得到每一行的平均值?
我有60个巨大的csv文件(每个大约2.5GB)。每个封面资料为期一个月,并且有我感兴趣的“距离”栏。每一行约有1400万行。
我需要找到每个月的平均距离。
到目前为止,这就是我所拥有的:
import pandas as pd
for x in range(1, 60):
df=pd.read_csv(r'x.csv', error_bad_lines=False, chunksize=100000)
for chunk in df:
print df["distance"].mean()
首先,我知道‘打印’不是一个好主意。我
我想知道如何通过Python计算每个类别的每一行是高于平均值还是低于平均值?我有一个名为test.csv的csv文件。例如,类别2,我有两个值。首先,我需要计算该类别的平均值,然后每个值是高于还是低于平均百分比。我不知道后者该怎么做。 import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('test.csv') 感兴趣的两列是Category和Totals列: Category Totals estimates
2 2777 043
我有带有NEAR_DIST的CSV文件(<-row 7)。我想知道如何才能得到这个数组的平均值和STD值。
我用了CSV和numpy:
# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
import numpy
with open('C:\\test.csv') as csvfile:
readCSV = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
distance = []
distance.append(float(x) for x in csvfile)
for row
我正在尝试根据多个CSV文件中的行来查找平均值。我已经从目录中提取了该文件,并将其修改为仅包含两个适用的列。问题是,我想根据目录中所有66个CSV文件的值来计算特定行的平均值。我的代码基本上停留在这里: # Set path to folder
folder.path <- getwd()
# Get list of csv files in folder
filenames <- list.files("Path", pattern = "*.csv", full.names = TRUE)
# Read all CSV files in t
我有一个包含数百万行的csv文件。我想从10,000,000行开始迭代。现在我有了密码:
with open(csv_file, encoding='UTF-8') as f:
r = csv.reader(f)
for row_number, row in enumerate(r):
if row_number < 10000000:
continue
else:
process_row(row)
我正在尝试使用python中的csv库读取一个非常简单但不知何故很大(800MB)的csv文件。分隔符是单个制表符,每行由一些数字组成。每一行都是一条记录,我的文件中有20681行。在使用这个文件进行计算时,我遇到了一些问题,它总是在某一行停止。我对文件中的行数产生了怀疑。我使用下面的代码来计算文件中的行数:
tfdf_Reader = csv.reader(open('v2-host_tfdf_en.txt'),delimiter=' ')
c = 0
for row in tfdf_Reader:
c = c + 1
print c
令我惊讶的是,c的输
我正在尝试计算csv文件中某一列中一组数字的平均值。我一直得到IndexError:列表索引超出范围。但是我知道这个数字在这个范围内,所以我不知道我做错了什么。如果我把它改成print row,它会打印出"e a r t h q u a k e s.c s v“,这是文件的名称,所以这肯定是不对的。
def average_magnitude(file_name):earthquakes.csv=average_magnitude(“earthquakes.csv”,"r") file.readline()
for each_line in file_name:
我只想从csv文件中的某一行开始读取一定数量的行,而不是在整个csv文件中迭代来达到这一点。
假设我有一个包含100行的csv文件,并且我只想读取第50到60行。我不想从第1行迭代到第49行,直到第50行才开始读取。我能用seek()实现这一点吗?
例如: Seek to row 50 read from 50 to 60
下一次:查找第27行,读取27到34,依此类推
因此,不仅在整个文件中继续向前查找,而且还向后查找。
非常感谢
我一直试图计算.csv文件的每一行中第三、第四和第五个值的平均值,但我的程序只计算第一行的平均值,而不是每一行的平均值。例如,这段代码:
file=open("file.csv", "r")
data=csv.reader(file)
data=[[row[0],row[1],eval(row[2]),eval(row[3]),eval(row[4])] for row in data]
from statistics import mean
numbers=[row[2],row[3],row[4]]
newdata=[[row[0],row[1],me
在csv文件中,如何计算列中选定行的平均值:
我做了这个:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
#Read the csv file:
df = pd.read_csv("D:\\xxxxx\\mmmmm.csv")
#Separate the columns and get the average:
# Skid:
S = df['Skid Number after milling'].mean()
但这给了我整个专栏的平均值
谢谢你的帮助
我有一个包含数百个csv文件的目录,它们表示热图图像(288x383),当前代码扫描每个图像,取中心正方形区域的平均值(10行x10列),并传递数据集中的平均值,该数据集将每个csv文件与找到的平均值相关联。
import os
import glob
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as m
%matplotlib inline
files = glob.glob('*.csv')
result = []
for file in