Pandas和Tensorflow:想要将Pandas Dataframe保存为.npz文件
Pandas是一种强大的数据处理和分析工具，而Tensorflow是一个广泛应用于机器学习和深度学习的开源框架。将Pandas Dataframe保存为.npz文件可以通过以下步骤完成：
- 首先，确保已经安装了Pandas和NumPy库，可以使用以下命令进行安装：
- 首先，确保已经安装了Pandas和NumPy库，可以使用以下命令进行安装：
- 导入所需的库：
- 导入所需的库：
- 创建一个Pandas Dataframe作为示例：
- 创建一个Pandas Dataframe作为示例：
- 使用NumPy的
savez方法将Dataframe保存为.npz文件： - 使用NumPy的
savez方法将Dataframe保存为.npz文件： - 在这个示例中，我们使用了
values属性来获取Dataframe的值，并将其保存到一个名为"data.npz"的文件中。 - 注意：
.npz文件是一个压缩存档文件，可以存储多个NumPy数组。
Pandas Dataframe保存为.npz文件的优势在于，这种格式不仅可以保存Dataframe的数据，还可以保存其他NumPy数组，以便在需要时进行加载和使用。.npz文件也支持压缩，可以有效地减小文件大小。
应用场景：将Dataframe保存为.npz文件通常用于数据的持久化存储，以便在需要时进行加载和分析。这对于机器学习和深度学习任务特别有用，可以将预处理过的数据保存为.npz文件，以供后续模型训练和评估使用。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云对象存储（COS）：提供了高度可扩展的对象存储解决方案，可用于存储和访问大规模结构化和非结构化数据。了解更多信息，请访问：腾讯云对象存储（COS）
请注意，以上给出的是根据所提供的要求回答问题，如果在实际应用中，建议结合具体场景和需求选择最适合的云计算品牌商和产品。
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我知道为TensorFlow输入文件使用np.savez(np.array)方法将np数组保存为.npz文件格式。但我曾经使用Pandas处理过文件。现在，我想将TensorFlow输入文件保存为.npz文件格式。 请帮帮我！
浏览 58提问于2020-04-20得票数 0
1回答
在R中加载NPZ稀疏矩阵
、、、、
如何读取我在R中将Python作为*.npz文件保存的稀疏矩阵？我已经在Stackoverflow上找到了两个答案，但在我的例子中，这两个问题似乎都没有完成。
是通过以下方式使用Pandas数据框架创建的：
scipy.sparse.save_npz(
"data.npz",
scipy.sparse.csr_matrix(DataFrame.values)
)
导入R中的数据集的第一步如下所示。
library(reticulate)
np = import("numpy")
npz1 <- np$load("dat
浏览 18提问于2022-06-27得票数 1
我正在尝试为tesseract创建一个数据集。但做不到。下面的代码应该输出一个包含图像路径和图像标签特性以及.npz文件的csv文件。但是代码会在csv中追加任何文件。
import numpy as np
import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
import pandas as pd
image_dataset_dir = "datasets/images"
new_dataset_folder = "datasets/new"
浏览 15提问于2022-10-03得票数 0
我有一些数据文件是从不同的npz文件加载的。我将所有数据合并到一个数据中，并对其应用一些处理。现在，我想将新的组合数据存储到一个新的npz文件中。我该怎么做？
由于dataframe很大(5000行，30列)，我也想知道最有效的方法。
我试图在互联网上寻找解决方案，但结果是如何将pandas数据转换为numpy数据。
浏览 6提问于2022-11-28得票数 0
1回答
我有一个矩阵A，我需要将它保存为一个用height键标记的npz文件。我怎么能这么做？
为了将随机矩阵保存为npz，我使用以下代码：
import numpy as np
Test_matrix = np.random.rand(10,10)
np.savez('Matrix.npz', Test_matrix)
但是，如果加载该文件并查找height，则不会发现任何内容：
M = np.load('Matrix.npz')
MM = M['height'].reshape(512,512)
给出误差'height is not a fi
浏览 1提问于2020-05-13得票数 0
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我想加载一个预先训练的模型(由AdadeltaOptimizer优化)并继续使用SGD (GradientDescentOptimizer)进行培训。使用保存并加载模型。
保存模式：
import tensorlayer as tl
tl.files.save_npz(network.all_params,
name=model_dir + "model-%d.npz" % global_step)
负荷模型：
load_params = tl.files.load_npz(path=resume_dir + '/', nam
浏览 13提问于2017-06-22得票数 4
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在我训练了word嵌入之后，我将它保存为npz格式。当我试图以KeyedVectors格式加载它时，它会出错。如何以gensim.KeyedVectors格式加载numpy数组？我真的需要它，因为我需要使用像most_similar()这样的函数，而不仅仅是向量值。
在model.py和tensorflow，
self.verb_embeddings = tf.Variable(np.load(cfg.pretrained_target)["embeddings"],
name=
浏览 3提问于2019-02-23得票数 0
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1回答
我将许多数据文件保存为.npz，以节省存储空间(savez_compressed)。每个文件都保存为一个数组，所以当使用numpy load函数时，它会将键返回到包含该数组的字典中。
如何快速将此数组存储为数组而不是字典。
例如：
data = []
datum = np.load('file.npz')
key = datum.keys()[0]
data.append([datum[key]])
在对此进行分析时，我的代码大部分时间都使用字典的get方法。
如果将其保存为.npz文件，则不需要get方法，而且速度要快得多。
data = []
data.append([np
浏览 0提问于2015-08-04得票数 1
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我有一个google云-ml的工作，需要从gs桶加载numpy .npz文件。我跟踪了如何从gs加载.npy文件，但是由于.npz文件是压缩的，所以它对我不起作用。
这是我的密码：
from StringIO import StringIO
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.python.lib.io import file_io
f = StringIO(file_io.read_file_to_string('gs://my-bucket/data.npz'))
data = np.loa
浏览 13提问于2017-06-20得票数 2
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1回答
我有一个保存为.npz文件的numPy稀疏矩阵，我想将它加载到R中。这是我尝试过的： library(reticulate)
np <- import("numpy")
npz_train <- np$load('netflix_matrix.npz')
df <- npz_train$f[["data"]] df长度为103327692，但对于 npz_train_imgs$f[["shape"]]
[1] 17770 2649429 它与103327692的总大小不同。我知道它是一个稀疏矩阵，那么我如何
浏览 8提问于2020-12-06得票数 0
1回答
我想使用keras和tensorflow中的ResNet来解决一个任务。我的数据集很大，现在我正在考虑我的数据加载选项，并试图确定哪一个最适合这个任务。
关于数据集：
x:在范围为-1.0.1.0的200×700单元格数组中，我不想对它们进行降采样；它们目前保存为matlab或npz文件
y:标签由每x两个浮动组成，其中120万个(x，y)当前保存在1000个npz文件中，每个文件有1GB，总计1TB的数据。
问题：我的系统中没有1TBRAM，所以不能将所有数据保存在内存中。因此，我需要一个合适的解决方案，从磁盘读取我的数据，同时训练我的神经网络。
到目前为止发现的
将这些文件保存为图像，并使
浏览 0提问于2020-08-05得票数 1
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我在python中有混合数据，包括
一些字典列表，一些数字数组。
我可以将第一部分保存为json，第二部分保存为二进制npz。但是，我应该选择哪种格式将两者保存在一个文件中呢？
说清楚点。
我有这样的事情：
import numpy as np
params = {
"param1": 1,
"param2": "abcd",
"param3": [1, 2, 3],
"param4": {
"subparam1": "e",
浏览 4提问于2022-01-18得票数 0
1回答
我有四个目录x_train、y_train、x_test和y_test
每个目录都包含图像的数量。我想把它们全部转换成一个.npz文件，这样我就可以加载它们，如下所示。
DATA_URL = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz'
path = tf.keras.utils.get_file('mnist.npz', DATA_URL)
with np.load(path) as data:
train_examples = data['x_tr
浏览 0提问于2021-03-11得票数 1
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我正在尝试根据我想要做的事情来训练我的神经网络。目前，我正在使用的mnist.npz数据集，它训练神经网络与识别数字。我会切换到我自己的数据集，但无法确定如何。我尝试过不同的方法，但它们都不适合我自己。我的培训预科代码目前如下所示：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras import backend as K
import numpy as np
import matplotlib.pyplot
浏览 3提问于2022-07-21得票数 1
我有一个.npz文件，我想将其保存为.mat文件。
文件A.npz包含A['arr_0', 'arr_1', 'arr_2']
目前，我正在使用以下方法分别保存每一张：
import scipy.io as sio
a1 = A['arr_0']
sio.savemat('a1.mat', mdict={'a1': a1}
对于A.npz中的每个A.npz。
是否有一种简单的方法将所有内容保存到一个.mat中(即通过单元格格式)？或者我应该创建一个脚本来像时尚一样简单地将它们保存在一个循环中？
浏览 2提问于2018-02-15得票数 3
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1回答
我尝试在R中使用keras，但在尝试调用flow_images_from_dataframe()时出现错误
Error in flow_images_from_dataframe() :
Pandas (python module) must be installed in the same environment as Keras.Install it using reticulate::virtualenv_install("pandas", envname = "r-tensorflow") or reticulate::conda_install(
浏览 17提问于2021-02-27得票数 0
回答已采纳
我有大约200,000张高分辨率图像，每次加载如此高质量的图像都很耗时。预加载所有图像可能会占用太多内存。将每个图像保存为.npz文件格式并加载.npz而不是.jpg如何？它会提高速度吗？
浏览 0提问于2017-12-05得票数 6
我有一个pandas DataFrame，我想将DataFrame保存为选项卡分隔的文件格式，标题开头带有磅(#)符号。
下面是我的演示代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), columns=['a', 'b', 'c'])
file_name = 'test.tsv'
df.to_csv(file_name, sep='\t', ind
浏览 0提问于2019-08-19得票数 0
我正在使用conda，我正在尝试运行一个python脚本，该脚本将xml文件转换为熊猫数据文件。但是我不断地发现这个错误：
xml_df = pd.DataFrame(xml_list, columns=column_name)
AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'DataFrame'
所以我想我应该卸载并重新安装我的conda中的熊猫库。但我甚至不能删除熊猫包使用conda删除或pip卸载。我得到了这个错误：
with open(path, 'rb') as stream:
Fi
浏览 2提问于2021-06-14得票数 1
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1回答
我有CSV文件： lang
12345,it
77777,en 第一行是标题。我的表有一列lang。在接下来的每一行中，都有两个值: index和value。 当我用pd.read_csv(path)的Pandas阅读这张表时，我得到了下一个DataFrame结构： lang
12345 it
77777 en 但是当我通过df.to_csv(path)将它保存回CSV时，我在CSV文件的头之前得到了冗余的,： ,lang
12345,it
77777,en 似乎pandas处理这个逗号就像处理未命名的列一样，当我下次阅读这个文件时，我得到了这个DataFrame结构：
浏览 24提问于2019-09-22得票数 0
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我使用这行代码加载mnist数据集，并从tensorflow文档中获得它。(trainX, trainY), (testX, testY) = load_data(path='mnist.npz')
但是当我执行这个文件时，我得到了一个证书错误
我得到的错误
Traceback (most recent call last):
File "mnist_degit.py", line 18, in <module>
(trainX, trainY), (testX, testY) = load_data(path='mnist.np
浏览 88提问于2020-06-04得票数 0
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
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以下是我的问题：
我有一个三维numpy数组数据，其形状为(1000,100,100).
我想把它保存为一个.txt或.csv文件，如何实现呢？
我的第一次尝试是将其重新构造为长度为1000*100*100的一维数组，并将其传输到pandas.Dataframe中，然后将其保存为.csv文件。
当我想下一次调用它的时候，我会把它重塑回三维数组。
我想一定有更简单的方法。
浏览 4提问于2016-01-03得票数 2
回答已采纳
我知道我们可以使用不同于mysql.connector的包来读取sql，但是因为我只知道mysql.connector，所以我想使用它从sql中读取一个表，并将其保存为pandas中的dataframe。下面是我的代码。 import mysql.connector
import pandas as pd
mydb = mysql.connector.connect(
host = 'localhost',
user = 'root',
passwd = '*',
database = 'mydatab
浏览 15提问于2020-10-28得票数 3
回答已采纳
如何保存一个<IPython.core.display.HTML>，我需要将一个<pandas.DataFrame.style>保存为一个图像或一个超文本标记语言文件。
我正在使用Jupyter笔记本，我样式化了我的熊猫DataFrame显示，我需要保存的DataFrame输出显示为一个图像(png)或超文本标记语言文件，我尝试了代码行，如下所示，文件保存为超文本标记语言，但我得到一个空白页面时，用弓箭打开。
from IPython.display import display, HTML
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
浏览 69提问于2021-02-19得票数 0
我正在使用Keras数据生成器(tf.keras.utils.Sequence)对本地保存的NumPy数组进行训练。对于小数据集上的基线，像这样加载数组工作得很好：
X_data = np.load("X_data.npz")
y_data = np.load("y_data.npz")
X = X_data["arr_0"]
y = y_data["arr_0"]
class Gen_Data(tf.keras.utils.Sequence):
def __init__(self,batch_size,t_
浏览 10提问于2022-01-27得票数 1
给定保存为npz格式的多个数组，如下所示
from numpy import load
import numpy as np
names=['t1','t2','t3']
arr_name = np.array(names)
all_arr=[]
for idx,fname in enumerate(names):
all_arr.append(np.arange(10))
np.savez('data.npz', dict(zip(names,all_arr)),names=arr_name)
使用关键字参数重新加载它
浏览 1提问于2021-08-19得票数 0
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我正在尝试使用keras和tensorflow来训练网络。我有自己的缅甸语数据集。我正在尝试使用python开发使用神经网络的缅甸数字识别。我有train.csv文件和test.csv文件，其中有一个头与格式标签，pixel0，...，pixel783。我使用pandas加载数据帧。但我想将数据帧分割为特征和标签。
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("mmdigitstrain.csv")
dataframe2 = pd.read_csv("mmdigitstest.csv")
(X_train, y_tr
浏览 2提问于2020-02-26得票数 0
我正在用做tensorflow的转移学习。我只是训练一个小层之上的500 of的重量，我从那个网站上的numpy npz文件。当我保存我的模型时，我只是指定我正在训练的权重，所以模型文件是小的-但是元文件是500 my。从读取听起来可以安全地删除元文件，但是我可以配置tensorflow来不写它们吗？
浏览 4提问于2016-09-29得票数 1
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我是一个R用户，但我想学习Python。在使用R时，一旦运行一段代码导入excel文件并将其保存为dataframe，我就可以使用保存在工作空间中的dataframe，而无需每次重新导入。
在使用Python时，我注意到除非我使用解释器，否则我只能运行完整的脚本(整个"foo.py“文件)，而不能通过代码运行代码。
我想加载excel文件，并在里面处理数据。我的代码以导入excel文件作为数据格式开始。因此，每次我添加新代码并希望看到结果时，我都会运行所有py脚本，并且每次运行它时它都会加载数据。
也许我使用Python的方式是错误的。使用木星笔记本，我没有这个问题，因为我能够像R一样
浏览 0提问于2019-04-25得票数 1
回答已采纳
6回答
统计软件允许将短文本片段保存在数据集中。这可以使用和/或来完成。
这是一个对我非常有价值的特性，因为它允许我保存各种信息，从提醒和待办事项列表到关于我如何生成数据的信息，甚至是特定变量的估计方法。
我现在正试图在Python3.6中提供类似的功能。到目前为止，我已经在网上查看并查阅了一些帖子，但这些帖子并没有完全解决我想要做的事情。
一些参考员额包括：
对于一个小型NumPy数组，我的结论是，函数和dictionary的组合可以将所有相关信息充分存储在一个文件中。
例如：
a = np.array([[2,4],[6,8],[10,12]])
d = {"
浏览 3提问于2018-04-09得票数 9
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我想将它保存为具有头部为r，g，b的三维数组csv文件，但它显示的是ValueError:必须通过2-d输入。shape=(430,430，3)。
four_img_concat形状为(430,430,3)。
import pandas as pd
import numpy as np
ans=np.array(four_img_concat)
headers=np.array(['r','g','b'])
df=pd.DataFrame(ans)
df.to_csv("answ.csv",index=False,header=h
浏览 8提问于2021-12-25得票数 1
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1回答
我用的是Anaconda和Tensorflow神经网络。我的大部分数据都是用pandas存储的。
我正试图预测密码货币市场。我知道很多人都在这样做，而且这很可能不是很有效，我这么做主要是为了熟悉Tensorflow和Anaconda工具。
我对此相当陌生，所以如果我做错了什么或做错了什么次优，请告诉我。
以下是我如何获取和处理数据：
从quandl.com下载数据集到熊猫DataFrames
从每个下载的数据集中选择所需的列。
连接DataFrames
从新的合并的DataFrame中删除所有的NaNs
使用以下代码将新DataFrame中的每一列(独立)规范化为DataF
浏览 4提问于2017-04-13得票数 2
回答已采纳
我想要将一个矩阵(非常稀疏，有数百万个零和几个其他数字)作为熊猫数据帧保存到.csv文件中，但是数据帧将0保存为0.0 (浮点数而不是整数)，因此文件变得非常大。所以我想将0.0保存为0，以减小输出.csv文件的大小。我正在尝试类似这样的东西： import pandas
table = [[0.88, 4], [0, 0.5]]
pd = pandas.DataFrame(table, columns = ['C1', 'C2'])
pd.to_csv('output.csv', index = False)
pd 并获得输出： C1
浏览 37提问于2020-07-24得票数 0
我在S3中存储了大量numpy数组，存储在npz存档中。将它们加载到PySpark NumPy数组的RDD/Dataframe中的最佳方法是什么？我尝试使用sc.wholeTextFiles API加载文件。
rdd=sc.wholeTextFiles("s3://[bucket]/[folder_containing_npz_files]")
但是，numpy.load需要一个文件句柄。并将文件内容作为字符串加载到内存中，占用大量内存。
浏览 2提问于2016-02-08得票数 2
回答已采纳
这可能很明显，但我做不到。我是Python的新手，最近开始学习matplotlib，所以我看不出问题所在。
我所做的工作如下：
创建pandas.DataFrame ，创建直方图并保存为png文件创建新列的DataFrame 创建该列的直方图并保存为新的png文件
我得到的是两个图形相同的png文件: DataFrame直方图。(我记得MATLAB上有类似的问题，我花了很长时间才找到方法)
以下是代码：
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Suppose '
浏览 4提问于2020-03-04得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用keras和tensorflow来训练网络。我有自己的缅甸语数据集。我正在尝试使用python开发使用神经网络的缅甸数字识别。我有一个带有格式标签，pixel0，...，pixel783的train.csv文件。我使用pandas加载数据帧。但我想将数据帧分割为特征和标签。请帮我详细解释一下。
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("mmdigitstrain.csv")
dataframe2 = pd.read_csv("mmdigitstest.csv")
(X_train, y_train)
浏览 9提问于2020-02-25得票数 0
我正试图使用pandas.DataFrame函数文档化的pandas.DataFrame.to_gbq()将一个上传到Google。问题是，to_gbq()只需2.3分钟，而直接上传到Google只需不到一分钟。我计划上传一堆数据(~32)，每个数据集的大小相似，所以我想知道更快的选择是什么。
这是我正在使用的脚本：
dataframe.to_gbq('my_dataset.my_table',
'my_project_id',
chunksize=None, # I have tried w
浏览 1提问于2018-02-20得票数 37
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我有一个Pandas DataFrame，列由列表组成。例如。
Idx foo bar lists
0 ___ ___ [0, 1, 2]
1 ___ ___ [3, 4, 5]
我不知道如何在保存list对象的同时将这个DataFrame保存为文件和重新加载。
使用pd.to_csv时，列表将成为字符串表示形式。eval()函数可以工作，但是DataFrame有10k+行，需要很长时间。
在腌制和取消酸洗时，我会得到以下错误: UnpicklingError:无效加载键，'，‘。我认为这是指每个列表中的逗号。
如何在不丢失列表的情况下保存和加载此文件？
浏览 3提问于2020-07-30得票数 1
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1回答
我从numpy中保存了一个npz文件，可以使用numpy.load(mynpzfile)加载该文件。但是，我想将此文件保存为二进制文件的一部分，其中包含另一个文件。类似于：
import numpy as np
from PIL import Image
from io import BytesIO
# Saving file jointly
input1 = open('animagefile.png', 'rb').read()
input2 = open('npzfile.npz', 'rb').read()
filesi
浏览 4提问于2022-04-21得票数 0
回答已采纳
您好:我正在尝试使用Pandas DataFrame.to_csv方法将dataframe保存为csv文件：
filename = './dir/name.csv'
df.to_csv(filename)
然而，我得到了一个错误：
IOError: [Errno 2] No such file or directory: './dir/name.csv'
如果文件不存在，to_csv方法是否应该能够创建该文件？这是我打算让它做的事情。
浏览 1提问于2017-11-07得票数 55
回答已采纳
2回答
我需要将DataFrame转换为列表，并将其标题保存为列表中的第一项。我想其中一种方法是分别转换列和值，然后加入这些列表。但还有更好的方法吗？
数据，
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"Sales QTY":[10,20,30,40],
"Sales Person":['Jack', 'Adam', 'Ken', 'Jack'],
"Product":["Apple&
浏览 5提问于2022-08-30得票数 2
回答已采纳
我正在尝试创建一个上传工具，该工具获取.xls文件，然后将其转换为pandas数据帧，最后将其保存为csv文件进行处理和分析。在文件从下面的代码中出来之后： def xls_to_csv(data):
#Formats into pandas dataframe. Index removes first column of .xls file.
formatted_file = pd.read_excel(data, index_col=0)
#Converts the formatted file into a csv file and saves it.
浏览 94提问于2018-06-02得票数 1
1回答
我有一个不同维数的numpy数组列表，我想要保存它们。我总是可以将这个列表中的每个numpy数组保存为npz文件。我的问题是，在此之前，我不知道这个列表中有多少个数组。如果我尝试将此列表保存到npz文件中，并尝试加载此列表，则会收到 Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 保存此列表的推荐方法是什么？ 我来自MATLAB，在MATLAB中，你可以将单元数组，结构，矩阵保存到一个单独的.mat文件中，我想知道在python中是什么意思。
浏览 71提问于2021-10-27得票数 0
我在for循环中访问一系列Excel文件。然后，我将excel文件中的数据读取到pandas数据帧中。我想不出如何将这些数据帧附加在一起，然后将数据帧(现在包含所有文件中的数据)保存为新的Excel文件。
这是我尝试过的：
for infile in glob.glob("*.xlsx"):
data = pandas.read_excel(infile)
appended_data = pandas.DataFrame.append(data) # requires at least two arguments
appended_data.to_excel(&
浏览 2提问于2015-02-23得票数 111
回答已采纳
我从API中提取了一些数据：
response = requests.get("https://api.carbonintensity.org.uk/intensity/2019-09-05/2019-09-06")
如何将结果转换/保存为pandas DataFrame？
浏览 3提问于2019-12-14得票数 1
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我一直在测试Tensorflow数据验证(0.22.0版本)，以便在我当前的ML管道中使用，并且我注意到它在数值特性上没有任何异常。例如,
> import pandas as pd
> import pyarrow
> import tensorflow as tf
> import apache_beam as beam
> import apache_beam.io.iobase
> import tensorflow_data_validation as tfdv
> print('TFDV version: {}'
浏览 5提问于2020-05-22得票数 1
您好，我想做一些工作，我的binance.com贸易出口，但似乎熊猫无法阅读原始报告的原始或副本从二进制。 我向Nic Scorazzos answer (Python Pandas read_excel returns empty Dataframe)确认了该文件是否确实是一个excel工作簿，而不是一个严格打开的xml电子表格，但在我看来，我的文件是一个工作簿。 我检查了文件资源管理器和默认的‘另存为’，它都显示'Microsoft Excel Workbook (.xlsx)‘。 将文件重新保存为工作簿会有所帮助，但我希望将它们直接导入到我的python代码中，而不是手动处理它
浏览 128提问于2021-01-20得票数 1
我有一个数据集，其中图像文件是单独给出的，并在单独的csv文件中给出该图像文件的标签，第一列作为图像文件名，第二列为其各自的标签。我的代码如下。 import pandas as pd
train= pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/Colab_Notebooks/label_train.csv',dtype=str)
train.head()
number;label
0 101.jpg;3
1 102.jpg;1
2 103.jpg;3
3 104.jpg;3
4 105.jpg;2
test = pd.rea
浏览 56提问于2021-04-30得票数 0
我有一个像这样的数据文件：
58f0965a62d62099f5c0771d35dbc218 0.868632614612579 [0.028979932889342308, 0.004080114420503378, 0.03757167607545853] [-0.006008833646774292, -0.010409083217382431, 0.01565541699528694]
36f7859ce47417470bc28384694f0ac4 0.835115909576416 [0.026130573824048
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