被pandas读取后删除CSV文件中的行
是指使用Python的数据处理库pandas读取CSV文件后，删除其中的某些行数据。
pandas是一个强大的数据分析工具，可以轻松处理和分析结构化数据。它提供了丰富的功能和方法，使得数据的读取、处理和分析变得简单高效。
要删除CSV文件中的行，可以使用pandas的DataFrame对象进行操作。下面是一个完善且全面的答案：
概念： CSV文件（Comma-Separated Values）是一种常见的文件格式，用于存储表格数据。每行代表一条记录，每个字段之间使用逗号进行分隔。
分类： CSV文件是一种纯文本文件，可以使用文本编辑器打开和编辑。它不依赖于任何特定的软件或数据库，因此具有很好的兼容性。
优势：
- 简单易用：CSV文件使用纯文本格式，易于创建和编辑，无需特定的软件或数据库支持。
- 兼容性强：CSV文件可以在不同的操作系统和软件之间进行交换和共享，具有很好的兼容性。
- 轻量级：CSV文件通常比较小，占用的存储空间较少，适合存储和传输大量数据。
应用场景：
- 数据导入和导出：CSV文件常用于将数据从一个系统导出到另一个系统，或者将数据从数据库导出为可读的文本格式。
- 数据清洗和处理：CSV文件可以通过pandas等工具进行数据清洗和处理，例如删除无效数据、合并数据等。
- 数据分析和可视化：CSV文件可以作为数据分析和可视化的输入，通过pandas等工具进行数据分析和可视化操作。
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总结： 被pandas读取后删除CSV文件中的行是一种常见的数据处理操作，可以使用pandas的DataFrame对象进行操作。CSV文件具有简单易用、兼容性强、轻量级等优势，适用于数据导入导出、数据清洗处理、数据分析可视化等场景。腾讯云提供了多种相关产品，如云服务器、云数据库、云存储等，可以满足不同的云计算需求。
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我已经设法使用Python和speedtest-cli包来运行我的互联网速度的速度测试。我每隔15分钟运行一次，并将结果附加到一个我称为"speedtest.csv“的.csv文件中。然后，我每隔12小时将这个.csv文件通过电子邮件发送给我，这是大量的数据。
我只对保持低于13 13mbps下载速度的数据行感兴趣。使用以下代码，我能够过滤这些数据并将其附加到另一个我称为speedtestfilteronly.csv的.csv文件中。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('c:\speedtest.csv', header=0)
d
浏览 1提问于2018-10-02得票数 0
3回答
我使用Dask读取了2.5 to的csv文件，Python给了我错误。这是我写的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from dask import dataframe as df1
s_time_dask = time.time()
dask_df = df1.read_csv('3SPACK_N150_7Ah_PressureDistributionStudy_Data_Matrix.csv')
e_time_dask = time.time()
以下是我从Python得到的错误：
dask_df
浏览 0提问于2021-06-17得票数 0
3回答
import csv
import os
import pandas as pd
os.chdir(r'C:\Users\khalha\Desktop\AllSalesForecasting')
dataframe12 = pd.read_csv('54.csv')
june18 = pd.read_csv('54.csv', index_col="Customer")
print(june18)
即使我没有最后两行，我也收到了一个错误：
FileNotFoundError: b'54.csv‘文件不存在
浏览 0提问于2018-07-05得票数 5
回答已采纳
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
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在将csv文件放入数据库之前，我有一组csv文件正在尝试清理。这些文件以制表符分隔，有两种格式。一种格式如下所示：
Some text string
Field1\tField2\tField3\tField4
Some text string总是以相同的顺序开始，所以我想用它来标识需要修改的文件。从那里我可以删除前两行(第一行和接下来的空行)。
我已经能够成功地找到以这个字符串开头的文件，但是我只能通过迭代每一行来实现，对于我要做的事情来说，这不是最好的方法。
其中csvFiles是目录中csv文件的列表：
在csv模块中：
for csvFile in csvFiles:
wit
浏览 10提问于2018-08-11得票数 0
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试图将dataframe附加到csv文件的现有模板。只面临第一行数据的问题。它不是在列字段下面的第二行中写入第一行，而是在列标题旁边写入，最后一列标题与第一行数据合并。无法解决这个问题。寻求帮助来解决这个问题。`
import shutil, pandas as pd
original_File = 'File1.csv'
target_File = "File2.csv"
shutil.copyfile(original_File, target_File)
FinalDF = pd.DataFrame()
FinalDF["Item"]= N
浏览 8提问于2022-11-26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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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
products = pd.read_csv('C:\amazon_baby.csv')
回溯(最近一次调用)：
文件""，第1行，在products = pd.read_csv('C:\amazon_baby.csv')中
文件"C:\Users\kvsn\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py"，第562行，在parser_f返回_read(filepath_or_buffer，kwds)中
文件"C:\Users\kvsn\Anaconda3\lib\sit
浏览 4提问于2016-07-12得票数 3
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1回答
我有一个可以读取2个文件的程序。如果db.csv中的数字大于log.csv中的数字，请将log.csv中的数字替换为较大的数字。否则，什么也不做。
我的代码的问题是较小的数字没有被替换。较大的数字被写入文件，但较小的数字被附加到第二行。我希望删除较小的数字。
以下是我实际工作的代码：
import time
import os
def locate():
while True:
time.sleep(8)
try:
with open("log.csv", "rb") as f: # Ope
浏览 0提问于2018-03-29得票数 0
我正在尝试用pandas read_csv读取csv文件(在excel中创建)。csv文件的格式为：
some text,some number,some text,some text,amount
SWE-WWW,123344422,Hello,SWE,"1,222.50 SEK"
SWE-W12,3124123412,Hello,SWE,450.50 SEK
我的问题是，"amount“列中的值中的引号(")导致整行被读取为字符串，并被放在数据帧的第一列中。
因此，当我读取csv文件并打印它时：
test = pd.read_csv('test.cs
浏览 0提问于2019-10-04得票数 0
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv('dataset.csv')
print(data.head())
文件“C:/ /Shantanu Shubham/PycharmProjects/dash/dashboard.py"，第6行，在data = pd.read_csv('gapminder.csv') File "C:\Users\Shantanu 第685行，在parser_f返回_read(filepath_or_buffer，文件"C:\Users\
浏览 3提问于2019-10-25得票数 0
我想知道是否有一个用于pandas.read_csv函数的选项，允许我从原始csv文件中加载特定的行列表。
csv文件真的很大，由于内存不足，我无法加载整个文件。
是否有类似这样的选项：
df = pandas.read_csv(file, <b>'read_only'</b> = list_to_read) ?
以list_to_read = [0,2,10]为例(这将只读取行0、行2和行10)
非常感谢你提前
浏览 0提问于2016-08-24得票数 1
所以我有几百个需要运行python脚本的文件。所有的文件都是Excel CSV的。除了日期之外，所有的文件都在正常运行。当我使用pd.read_csv将csv转换为数据帧时，原始日期被转换为其他格式。
当我读取CSV时，我用斜杠来区分日期值，例如，只有带'/‘的值才是日期。但是，由于我的数据正在被转换，我的斜杠被转换为短划线('-')，或者日期格式被更改为其他格式。
以下是一些示例数据：
csv_df = pd.read_csv(csv,keep_default_na=False, index_col=False, parse_dates=False, dtype=ba
浏览 0提问于2017-11-25得票数 1
2回答
因此，我希望有一个脚本连续写入CSV文件，另一个脚本定期从同一个CSV文件中读取。 我正在寻找一种方法来删除我刚刚从CSV文件(而不是从我的pandas数据帧)中读取的行。 有人能帮上忙吗？ # Read data in to dataframe
deviceInfo = pd.read_csv("sampleData.csv", nrows = 100)
# Somehow delete those 100 rows from the CSV file
浏览 33提问于2019-06-08得票数 2
我有两个内容基本相同的CSV，但拼写错误从一个删除，fileA.csv和fileB.csv更新(在新的行被添加)从上游(一个limesurvey安装)。如何通过检查"id“列来使用Pandas”组合“这两个文件？
我曾尝试使用Python模块迭代这两个文件，但都没有成功结束。我使用下面的代码成功地组合了两个CSV，但是它只是添加了以"_x“和"_y”结尾的相同的列.
import pandas as pd
fileA = pd.read_csv("new_data.csv_corrected",sep=";")
fileB = pd.r
浏览 1提问于2019-06-01得票数 0
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我有一个tar文件，里面压缩了几个文件。我需要使用pandas读取一个特定的文件( csv格式)。我尝试使用以下代码： import tarfile
tar = tarfile.open('my_files.tar', 'r:gz')
f = tar.extractfile('some_files/need_to_be_read.csv')
import pandas as pd
df = pd.read_csv(f.read()) 但它抛出了以下错误： OSError: Expected file path name or file-lik
浏览 42提问于2020-09-28得票数 2
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2回答
所以我在一个CSV文件中有大约5008行，总共5009行和头。我在同一个脚本中创建和编写这个文件。但是，当我使用pandas pd.read_csv或python3的csv模块在最后读取它，并打印len时，它输出4967。我检查了文件中可能会混淆python的任何奇怪的字符，但没有看到任何字符。所有数据都用逗号分隔。
我也在sublime中打开它，它显示5009行，而不是4967行。
我可以尝试其他来自pandas的方法，比如merge或concat，但是如果python不能正确读取csv，那就没有用了。
这是我尝试过的一种方法。
df1=pd.read_csv('out.csv
浏览 1提问于2016-08-09得票数 5
我必须保存CSV文件。数据结构是相等的，看起来像ip、cve。我需要删除两个文件中都存在的所有行，只留下唯一的行。(左反连接)我认为，这可以用左连接来完成，但它不起作用。有没有更简单的方法来解决这样的问题？ import pandas as pd
patrol = pd.read_csv('parse_results_MaxPatrol.csv')
nessus = pd.read_csv('parse_result_nessus_new.csv')
nessus_filtered = nessus.merge(patrol,
浏览 109提问于2019-06-10得票数 0
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我正在处理内存中不适合的大型文件，因此我使用Pandas‘Dataframe的迭代器功能，每次处理单个块。
pd.read_csv(csv_file_name, encoding='utf-8', chunksize=chunk_size, iterator=True,
engine='c', error_bad_lines=False, low_memory=False)
在处理过程中，我想打印已处理的行数和已处理行占行总数的百分比。
要获得Pandas Dataframe
浏览 1提问于2019-10-28得票数 2
我想从InstaCart 加载大型.csv (340万行，206k用户)开源数据集
基本上，我在将orders.csv加载到Pandas DataFrame时遇到了问题。我想学习将大文件加载到Pandas/Python中的最佳实践。
浏览 3提问于2017-06-14得票数 1
7回答
我试图将一只熊猫的数据存储到一个csv格式的诱饵文件中(在windows中)，但被击中的是：
Errno 13权限被拒绝：'C:\Users\Username\AppData\Local\Temp\tmpweymbkye‘
import tempfile
import pandas
with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp:
df.to_csv(temp.name)
其中df是数据格式。我还尝试将临时目录更改为我确信具有写权限的目录：
tempfile.tempdir='D:/Username/Temp/'
这给了我
浏览 5提问于2017-04-07得票数 15
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我一直试图在csv文件中重命名列名，我一直在通过Google进行该文件的工作。但是，同一行代码正在处理一个列名，而对另一个列名也不起作用。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_csv("Daily Bike Sharing.csv",
index_col="dteday",
parse_dates=True)
dataset = data.loc[:,["cnt","holiday",
浏览 7提问于2022-09-13得票数 0
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我对python编程/数据科学家世界非常陌生。我使用Pycharm和MacOs。为了学习目的，我从Kaggle下载了一些CSV文件，我总是能够将它们加载到Pycharm中。但实际上我无法从我的工作环境中加载csv文件，令人惊讶的是，我可以使用R函数“fread”加载该文件，但我的目标是将它加载到python中。请在下面找到代码和错误：
代码：
import pandas as pd
snowrawptp = pd.read_csv("/Users/oscargonzalez-lliberosperis/Desktop/SNOW raw data/SNOW PTP last year t
浏览 0提问于2020-04-25得票数 0
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我有多个列包含欧洲格式的数字，例如 1.630,78 它们在前面或结尾有不同的字符(欧元，%)，所以我不能使用pandas转换函数。 pd.read_csv("file.csv", decimal=',', separator={"col1": float, "col": float} 不会起作用，因为我必须首先删除符号，这是我只能在读取整个文件后才能做的。 Search and replace dots and commas in pandas dataframe 不起作用，我会得到一个 ValueError: could n
浏览 35提问于2020-06-25得票数 0
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1回答
我正在使用熊猫Python模块生成一个枢轴表报告。源数据包括许多以毫秒为单位测量的读数。如果毫秒数超过999，那么CSV文件中的值将包含逗号(例如，1,234 = 1.234秒)。
以下是我试图运行报告的方式：
import pandas as pd
import numpy as np
pool_usage = pd.read_csv("c:/foo/ds-dump.csv")
# Add a column to the end that shows you where the data came from
pool_usage["Source File"
浏览 3提问于2015-06-10得票数 4
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我想读取和处理具有以下2列结构的大型CSV文件(data_file)：
id params
1 '14':'blah blah','25':'more cool stuff'
2 '157':'yes, more stuff','15':'and even more'
3 '14':'blah blah','25':'more cool stuff'
4 '15':'dif
浏览 1提问于2015-07-10得票数 2
我有CSV文件，我在pandas中读到了：
#!/usr/bin/env python
import pandas as pd
import sys
filename = sys.argv[1]
df = pd.read_csv(filename)
不幸的是，这些文件的最后一行经常损坏(逗号数量错误)。目前，我在文本编辑器中打开每个文件并删除最后一行。
是否可以删除加载CSV的相同python/pandas脚本中的最后一行，以避免执行这一额外的非自动化步骤？
浏览 1提问于2015-11-13得票数 26
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6回答
我正在将csv文件读取到pandas中。这个csv文件由四列和一些行组成，但是没有标题行，我想添加它。我一直在尝试以下几点：
Cov = pd.read_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
Frame=pd.DataFrame([Cov], columns = ["Sequence", "Start", "End", "Coverage"])
Frame.to_csv("path/to/file.txt", sep='\t')
但是，当
浏览 5提问于2015-12-04得票数 259
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3回答
我有一个csv文件example.csv类似-
name | hits
---------------
A | 34
B | 30
C | 25
D | 20
使用Python中的hits > 20？，如何只读取pandas中的行寻找类似于-
my_df = pd.read_csv('example.csv', where col('hits') > 20)
浏览 0提问于2019-03-21得票数 6
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我正在尝试从Jupyter Notebook (Python)的.csv文件中读取数据。 .csv文件大小为8.5G，7000万行，30列 当我尝试读取.csv时，我得到了错误。 以下是我的代码 import pandas as pd
log = pd.read_csv('log_20100424.csv', engine = 'python') 我也试过使用pyarrow，但它不起作用。 import pandas as pd
from pyarrow import csv`
log = csv.read('log_20100424.csv
浏览 136提问于2020-04-24得票数 1
3回答
我在读取csv文件时遇到了一些问题
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Data_Matches_tekha.csv', skiprows=2)
我得到了
pandas.io.common.CParserError:错误标记数据。C错误:第526行中预期的1个字段，saw 5
当我将sep=None添加到df中时，我会得到另一个错误
错误:行包含空字节
我尝试添加unicode='utf-8'，甚至尝试CSV读取器，但是这个文件不起作用。
csv文件非常好，我检查了它，我没有发现它有什么问题。
以下是我遇
浏览 12提问于2016-05-29得票数 1
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在读取csv文件时，我正在尝试读取选定的列。假设csv文件有10列，但我只想读取5列。有没有办法做到这一点？
Pandas我们可以使用usecols，但是在pyspark中也有可用的选项吗？
df=pd.read_csv(file_path,usecols=[1,2],index_col=0)
Pyspark：
?
浏览 6提问于2021-03-04得票数 1
1回答
我在一个目录中有多个CSV文件，但是没有头文件。我正在寻找一种健壮的方法，一次向我目录中的所有文件添加相同的头文件。 Sample.csv： John Doe Guitar 4 units 添加标题'name'，'product'，‘quantity’后的期望输出： name product quantity
John Doe Guitar 4 units 到目前为止，我找到了一种方法，可以使用pandas将头文件添加到单个文件中： from pandas import read_csv
df =
浏览 17提问于2020-02-02得票数 0
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import bs4 as bs
import datetime as dt
import os
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import pickle
import requests
def save_sp500_tickers():
resp =
requests.get('http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
soup = bs.BeautifulSoup(resp.text, 'lxml
浏览 1提问于2020-06-02得票数 1
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1回答
我正在试图找出一种方法，通过Pandas只选择满足我的正则表达式的行。我的实际数据集data.csv有一列(标题没有标记)和数百万行。前四行如下所示：
5;4Z13H;;L
5;346;4567;;O
5;342;4563;;P
5;3LPH14;4567;;O
我写了下面的正则表达式
([1-9][A-Z](.*?);|[A-Z][A-Z](.*?);|[A-Z][1-9](.*?);)
它将标识来自第1行的4Z13H;和来自第4行的3LPH14;。基本上，我希望pandas筛选我的数据并选择第1行和第4行。因此，我希望的输出是
5;4Z13H;;L
5;3LPH14;4567;;O
然后，
浏览 9提问于2017-02-23得票数 2
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如何将csv文件中的头解析为日期？我试图在pandas.read_csv函数中使用一些参数：
import pandas as pd
data = pd.read_csv(path, header=1, infer_datetime_format=1, parse_dates=True)
但是，数据中没有任何内容被格式化为日期，而是列2到6的标题。
我试图像parse_dates一样对parse_dates=columns[2,3,4,5,6]使用索引，但是它会引发一个错误，因为在这个阶段columns是不被识别的。
原始csv：
Name,Adm.,1980-12-31,1992-12-31
浏览 2提问于2017-02-26得票数 1
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4回答
我为Pandas设置了一个函数，它运行在input.csv中的大量行中，并将结果输入到一个系列中。然后，它将该系列写入output.csv。
但是，如果进程被中断(例如被意外事件打断)，程序将终止，所有本应进入csv的数据都会丢失。
是否有一种方法可以连续地将数据写入csv，而不管函数是否针对所有行完成？
可预见的是，每次程序启动时，都会创建一个空白的output.csv，这是在函数运行时附加到的。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("read.csv")
def crawl(a):
#Create x, y
retu
浏览 7提问于2015-06-27得票数 14
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2回答
.csv文件如下所示
col1, col2, col3
"a, b, c"
"d, e, f"
我想解开引号中的行以正确读取pandas/Python中的文件。如R中的重复问题所述，可以读取.csv数据两次: 1)展开辅助数据帧的第一列中的数据，以及2)调用辅助数据帧的第一列上的读取函数。
对熊猫来说，最优雅的方式是什么？
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
目前，我正在编写一些代码，以便与熊猫一起在csv文件中读取，我需要将文件的第一行读入列表中，以便将其用于一些描述符(参见代码Part1)。我只需使用pandas.read_csv参数header=0，它自动读取列标题，但它不返回list afaik。在print()中的注释中，名称是我用来手动将列标题传递给print()的列表，但我希望它是自动的(因此，当我添加/删除列时，不必手动编辑名称数组)。
因此，为了解决这个问题，我想出了一个想法，只需在第一行中使用csv.reader单独阅读，然后获得一个列名，其中包含我可以在pandas.read_csv中以这种方式使用的列名(参见代码Part2)
浏览 0提问于2019-01-22得票数 1
我有3个CSV文件(用'，‘分隔)，没有标题，需要将它们连接到一个文件中：
file1.csv
United Kingdom John
file2.csv
France Pierre
file3.csv
Italy Marco
预期结果：
United Kingdom John
France Pierre
Italy Marco
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('path/to/file1.csv', sep=',')
df1 = p
浏览 1提问于2020-06-16得票数 0
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我导入了CSV数据集，清理了它(例如删除了副本)，然后尝试导出更新的CSV。但是，导出的CSV文件包含与原始文件相同的数据，而不是更新的DataFrame。
我试过df.to_csv('out.csv')和df.to_csv(r'out.csv')
将数据从csv文件中读取到数据帧中
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
拖放重复
df.drop_duplicates()
将更新的DataFrame保存到CSV
df.to_csv(r'cleanedData.csv')
浏览 2提问于2019-02-13得票数 0
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2回答
在我的python程序中，我使用pandas读取csv文件并将其存储在内存中：
data = pandas.read_csv('data.csv')
在运行上面的命令之前，我用free -m检查了空闲内存，结果是1704。运行上述命令后，输出为729。我跑步
del(data)
释放data使用的内存。现在，当我检查空闲内存时，输出是1093，它比原来的1704小得多。剩下的都去哪了？我怎样才能释放它？我在ipython中运行所有这些，即使退出ipython也不能释放内存。
谢谢。
浏览 1提问于2016-02-01得票数 6
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我将从导入数据到熊猫的数据中。每一行的最后3项被分隔到下一行。是否有一种方法可以使用pd.read_csv导入数据以包括这些off项？这是我的代码：
import pandas as pd
path = '/Users/Main/Desktop/boston.txt'
df = pd.read_csv(path, skiprows=21, sep='\s+', header=None)
这为我提供了一个有11列的dataframe，但我需要14列。另外，是否有更好的方法可以跳过文件顶部的所有文本而不手动计算每一行？
浏览 1提问于2018-10-11得票数 0
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我有超过100个csv文件，并试图将它们合并到一个文件中，但是一个文件，比如"x.csv“有一行"y”，这是一个糟糕的行。这导致了ParseError:在合并数据时出错。是否有一个命令来标识坏行的文件名和行，而不必通过文件来识别哪个csv和哪一行是坏的？
编辑:下面是我现在的代码，我得到了一个NameError:名称'f‘还没有定义
import pandas as pd
from pandas.io.parsers import ParserError
import os
folder_path= 'input_folder'
txt_files =
浏览 1提问于2020-02-12得票数 1
回答已采纳
我正在尝试读取木星笔记本中带有pandas.read_csv的csv文件中的特定列。我知道我感兴趣的数据从哪一行开始，并使用skiprows关键字转到该行，该行包含列标签。
但是，即使我指定了我希望使用usecols的列，但Pandas只是从列中删除值，而不是从列本身删除值。因此，如果我的test.csv如下所示：
*first 6 rows to be skipped*
1,2,3,4,5,6
a,b,c,d,e,f
A,B,C,D,E,F
片段(导入正确的模块后)
df = pandas.read_csv('test.csv', skiprows = 5, usecols
浏览 4提问于2020-01-30得票数 0
5回答
很多问题已经被问到了。(还有许多其他)。到目前为止，在众多的答案中，没有一个对我有真正的帮助。如果我错过了的有用的一个，请告诉我。
我只想把一个CSV文件和熊猫一起读成一个数据文件。听起来是个简单的任务。
我的文件Test.csv
1,2,3,4,5
1,2,3,4,5,6
,,3,4,5
1,2,3,4,5,6,7
,2,,4
我的代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Test.csv',header=None)
我的错误：
pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C e
浏览 0提问于2019-03-15得票数 20
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我刚接触过Python的Pandas，并且忙着阅读csv文件。不幸的是，Excel文件中有一些带有#VALUE的单元格！还有#DIV/0！在他们身上。我无法在Excel中修复这个问题，因为数据是从其他工作表中提取的。熊猫把这些栏变成了objects而不是numpy64，所以我不能用它们来画图。我想替换#值！还有#DIV/0！在Pandas中使用NaN条目的字符串，但是我无法找到如何做到这一点。我尝试了以下方法(我的代码运行，但没有改变)：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('2013AllData.csv&#
浏览 1提问于2015-01-20得票数 7
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用熊猫读取大型CSV文件
、、、、
我必须从CAN读取和分析一个日志文件，该文件采用CSV格式。它有161180行，我只用分号分隔566列。这是我的密码。
import csv
import dtale
import pandas as pd
path = 'C:\Thesis\Log_Files\InputOutput\Input\Test_Log.csv'
raw_data = pd.read_csv(path,engine="python",chunksize = 1000000, sep=";")
df = pd.DataFrame(raw_data)
#df
dtale.
浏览 7提问于2022-11-15得票数 0
我有从这个文件读取的unicode数据：
Mdt,Doccompra,OrgC,Cen,NumP,Criadopor,Dtcriacao,Fornecedor,P,Fun
400,8751215432,2581,,1,MIGRAÇÃO,01.10.2004,75852214,,TD
400,5464282154,9874,,1,MIGRAÇÃO,01.10.2004,78995411,,FO
我有两个问题：
当我试图查询这个unicode数据时，我会得到一个UnicodeDecodeError：
回溯(最近一次调用)：文件""，第1行，在runfile('C:/Us
浏览 1提问于2015-03-12得票数 1
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