如何将XML文件读入Pandas Dataframe
将XML文件读入Pandas Dataframe可以通过以下步骤完成：
- 导入所需的库：
- 导入所需的库：
- 解析XML文件并提取数据：
- 解析XML文件并提取数据：
- 将数据转换为Pandas Dataframe：
- 将数据转换为Pandas Dataframe：
这样就将XML文件中的数据成功读入Pandas Dataframe中了。
XML文件读入Pandas Dataframe的优势：
- XML是一种通用的数据交换格式，可以在不同平台和编程语言之间共享数据。将XML文件读入Pandas Dataframe可以方便地进行数据分析和处理。
- Pandas Dataframe提供了丰富的数据操作和分析工具，使数据处理更加灵活和高效。
应用场景：
- 从各种数据源中提取XML格式的数据，并将其转换为Dataframe进行分析和可视化。
- 在数据集成和数据处理过程中，将多个XML文件合并为一个Dataframe，便于整体分析和处理。
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- 对象存储（COS）：适用于存储和管理大规模的非结构化数据。
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请注意，以上仅为示例，你可以根据实际需求选择适合的腾讯云产品。
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1回答
我知道在JSON文件中不允许使用NaN。我通常用
import pandas as pd
pd.read_json('file.json')
将JSON读入python。纵观文档，我没有看到处理该值的选项。
我有一个JSON文件，data.json，看起来
[{"city": "Los Angeles","job":"chef","age":30},
{"city": "New York","job":"driver","
浏览 0提问于2015-04-26得票数 7
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1回答
如何在熊猫中定义CSV中的标题。然后在对数据进行分析之后，将其推入一个新文件。如何将头包含到新的CSV文件中？
输入：
John Apple <-- Header Start
9/21/2005
Duration: 00:00:06 <-- Header End
Time Body_Temp Thermistor <-- Index
00:00:00 0.00
00:00:01 88.07
00:00:02 88.07
00:00:03 83.90
00:00:04 104.35
00:00:05 85.43
00:00:06 85.43
输出文件：
John Ap
浏览 0提问于2018-03-18得票数 3
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2回答
我有一个有4列的数据帧。为了在本地计算机上工作，我必须将此数据帧转换为csv。当我将dataframe转换为csv时，我只有一列：
df = pd.read_csv("final.csv")
print df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 20479 entries, 0 to 20478
Data columns (total 1 columns)
如何将此csv转换为4列的dataframe？
浏览 1提问于2017-10-06得票数 0
我的示例xml是 <RecordContainer RecordNumber = "1">
<catalog>
<book id="bk101">
<author>Gambardella, Matthew</author>
<title>XML Developer's Guide</title>
<genre>Computer</genre>
<price>44.95</pr
浏览 20提问于2019-09-23得票数 0
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我有一组用for循环获得的python字典。我正在尝试将这些添加到Pandas Dataframe中。
输出一个名为output的变量
{'name':'Kevin','age':21}
{'name':'Steve','age':31}
{'name':'Mark','age':11}
我正试图将这些字典中的每一本都附加到一个Dataframe中。我试图执行下面的操作，但它只是添加了第一行。
df = pd.DataFrame(output)
谁能告
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
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假设我有一个名为filename.dat的.dat文件，我希望将其读取到Pandas Dataframe中：
import pandas as pd
df = pd.read_table('filename.dat')
对此有大小限制吗？我希望为一个大小为1 TB的文件单独保存数据帧的列。这个是可能的吗？
浏览 22提问于2016-07-19得票数 1
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3回答
我创建了以下函数，该函数将XML转换为DataFrame。这个功能对小于1GB的文件很好，对于任何大于RAM(13 GB的Google )崩溃的文件都是如此。如果我在木星笔记本(4GB笔记本电脑)上本地试用，也会发生同样的情况。有没有优化代码的方法？
码
#Libraries
import pandas as pd
import xml.etree.cElementTree as ET
#Function to convert XML file to Pandas Dataframe
def xml2df(file_path):
#Parsing XML File and ob
浏览 8提问于2020-08-05得票数 0
我希望将保存在Pandas中的数据添加到现有的ExcelSheet中。我看到了一个将数据添加到excel文件中的新表的解决方案，但是我需要一个ExcelSheet中的所有数据，所以它只需要添加一个新行并将数据保存在新的行中。
当我尝试使用ExcelWriter: KeyError：“在档案中没有名为'xl/sharedStrings.xml‘的项”时，这个错误是准确的。
代码：
def render(app: Dash) -> html.Div:
@app.callback(
Output(ids.ANSWER_OUTPUT, "children&
浏览 6提问于2022-08-23得票数 1
有人知道为什么在我将数据文件导出到excel，然后读取它之后，dataframe会显示一个不同的类型吗？
导出到excel之前是pandas.core.frame.DataFrame类型，导出文件后是class 'pandas.core.frame.dataframe'类型。然后，我发现在导出它之后，元组将在一个字符串中。(但我不想要)
我使用两个pd.read_csv来打开文件。然后如何将其转换为pandas.core.frame.DataFrame类型。非常感谢!
浏览 8提问于2022-08-29得票数 1
1回答
我从数据库中加载数据，并创建一个DataFrame，
db_resultset = self.result.fetchall()
df = DataFrame(db_resultset)
df.columns = self.result.keys()
pivoted_data = df.pivot(index='id', columns='item')
data =
id item val
1 A 10
2 A 25
1 B 12
1 C 15
浏览 3提问于2013-04-04得票数 0
1回答
XML文件
<?xml version="1.0"?>
<productListing title="Python Products">
<product id="1">
<name>Python Hoodie</name>
<description>This is a Hoodie</description>
<cost>$49.99</cost>
<shipping>$2.00</ship
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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我有一个熊猫数据框架(Pre_Final_DataFrame)，我写它是为了更好。
我需要在Excel中高亮显示一行，如果相应的行在任何一列上都有一个"No Match“字，该列的开头是'Result_‘。
所以，我决定选择一个数组来理解哪个数组需要突出显示。
但是现在，我更喜欢使用函数来突出显示，因为它太慢了。请帮我这个忙。
简单地说，我正在使用Pandas编写一个用于excel的dataframe，它有100万个记录，我希望只有当列中有一个以“Result_”开头的名称没有匹配值时，才能在“黄色”中突出显示一行
excel中显示的预期结果如下所示，
输入代码以数据文件开头：
浏览 2提问于2019-01-18得票数 2
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我对蟒蛇和人工智能都很陌生。我使用matplotlib在pandas dataframe中绘制数据曲线，这是用Quandl获得的。举个例子，我看到的东西是这样的：
import pandas as pd
import Quandl
import matplotlib.pyplot as plt
df = Quandl.get('WIKI/GOOGL')
df[['Adj. Close']].plot()
plt.show()
如何将从xml或json返回的Quandl立即转换为pandas对象(我猜是dataframe)。
除此之外，我想知道我从datafram
浏览 6提问于2020-06-05得票数 1
回答已采纳
我在一个文件夹中有4-10个xml文件，这些文件是从一个大的单个xml文件中分解出来的。幸运的是，解析xml很容易，因为我可以使用xmltodict包。因此，我可以使用单个xml文件做任何我需要做的事情。我将其转换为pandas数据帧以满足分析需求。但是，我需要将4个xml文件组合成一个pandas数据帧。假设没有数据/索引问题，这些文件肯定按顺序正确命名为00001.xml, 00002.xml, 00003.xml, 00004.xml。
import xmltodict
import numpy as np
import pandas as pd
from collections imp
浏览 11提问于2018-08-01得票数 0
回答已采纳
我可以将一个ann文件读入pandas dataframe，如下所示： df = pd.read_csv('something/something.ann', sep='^([^\s]*)\s', engine='python', header=None).drop(0, axis=1)
df.head() 但我不知道如何将多个ann文件读取到一个pandas数据帧中。我尝试使用concat，但结果并不是我所期望的。 如何将多个ann文件读入一个pandas数据帧？
浏览 6提问于2021-08-16得票数 0
回答已采纳
我有一个.csv文件，我想打开它并最终将其保存为pandas数据帧。这个文件本身在数据帧上方有一些垃圾文本，它的头开始于字符串Sample_ID。我写了一段代码，在多个步骤中完成了这项工作，现在我想知道是否有更优雅的方法来做到这一点。这是我的代码
import pandas as pd
import re
from io import StringIO
with open('SampleSheet.csv') as f:
## read in the .csv file as a string
step1 = f.read()
## subset t
浏览 0提问于2018-12-21得票数 0
我有一个列表，其中a的长度是806。我想要导入到dataframe，其中列表中的第一项是列名。我的代码是：
import pandas as pd
b = pd.DataFrame.from_records(a[1:],columns=[a[0]])
这给了我一个AssertionError: 1 columns passed, passed data had 22 columns错误，而显然我只有一列。
我尝试了一种代码的表示法，它可以工作。所以我不知道这是怎么回事。下面是代码的表示形式：
import pandas as pd
arr= ['title', 'a&#
浏览 1提问于2014-06-10得票数 1
回答已采纳
目前，我正试图使用.csv (一个sktime机器学习包)对6个时间序列数据集(以MiniRocket格式)进行机器学习分类。但是，当我使用.csv导入pd.read_csv文件并通过MiniRocket运行它们时，会弹出错误"TypeError: X必须以sktime兼容的格式“，并显示以下数据类型与sktime兼容：'pd.Series‘、'pd.DataFrame’、'np.ndarray‘、’nested‘、'numpy3D’、'pd_multiindex_hier‘、'df-list’、‘pd_multiindex_hier’，
浏览 14提问于2022-12-03得票数 1
如何将数据从Pandas DataFrame导入到空气表中。我已经找了好几个小时了，什么都没看到。例如，这是我的数据文件：
ar = numpy.array([[1.1, 2, 3.3, 4], [2.7, 10, 5.4, 7], [5.3, 9, 1.5, 15]])
df = pandas.DataFrame(ar,columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
它给出的是：
A B C D
1.1 2 3.3 4
2.7 10 5.4 7
5.3 9 1.5
浏览 3提问于2021-02-28得票数 0
无法在数据标签项目MLStudio中设置DataSet类型。 默认数据集文件类型为始终显示。我想和panda_dataframe一起工作。如何在创建数据集时将数据集设置为表格数据集。 另外，如何将Filedataset更改为要应用pandas_dataframe的表格datasetI。但它不适用于文件数据集。 AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-2d5c0c116404> in <module>
10
浏览 12提问于2020-08-29得票数 1
2回答
如何跳过循环中的项
、、、
我试图创建一个清单，所有的报纸文章来自5个不同的来源。它们以JSON格式存储。所有文章都存储在包含报纸和年份的不同文件中(时间垃圾邮件2005-2015年)。问题是，其中一份报纸只在2014至15年间发行，因此，当我将所有内容循环在一起时，就会出现错误。这是我的尝试：
import json
import nltk
import re
import pandas
appended_data = []
for i in range(2005,2016):
df0 = pandas.DataFrame([json.loads(l) for l in open('SDM_%d.j
浏览 4提问于2016-05-25得票数 1
回答已采纳
我知道在Pandas中，您可以在“追加”模式下使用CSV编写器向文件中添加新行，但我想知道，是否有一种方法可以在现有文件中添加新列，而不必先加载文件，如下所示： df = pd.read_csv/excel/parquet("the_file.csv") 我问这个问题的原因是，有时我要处理的数据集非常庞大，当我只想向文件中添加一列时，将它们加载到内存中是非常昂贵的。 例如，我已经存储了一个巨大的数据集，我从该数据集中加载一列来执行计算，从而得到另一列数据。现在，我想要将新列添加到文件中，而不需要首先导入它。有可能吗？ 如果需要，这是一个可重现的代码。我在更大的数据集上使用了这
浏览 75提问于2021-10-17得票数 0
当尝试从下面的dataframe使用write_pandas时，只能转换1维数组值错误。
此外，我还假设我的数据文件是适当设置的，因为我遵循了雪花文档中关于使用DF插入write_pandas的文档。
打印dataframe repr：
write_pandas(connection_String, dataframe, table_name,database='SB', schema = 'SBB',quote_identifiers=False)
它还告诉我‘类型对象的列SRC_XML的转换失败’)我的雪花表被设置为类型变体，如果我可以将
浏览 13提问于2022-08-12得票数 0
回答已采纳
我想知道如何将熊猫数据保存到.RData文件中，如何从熊猫数据存储到RData？我在这里的最后一步是：
import pandas as pd
import rpy2
from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
# load RData file
df = pandas2ri.ri2py(robjects.r['get'](robjects.r['load'](path_to_rdata_file)))
.... do some proc
浏览 6提问于2017-09-29得票数 3
使用spark写一个文件s3通常会创建一个有11个文件成功的目录，另一个文件名以s3中有实际数据的部分名称开头，如何使用pandas dataframe加载相同的文件，因为文件路径会改变，因为所有10个有实际数据的文件在每次运行中解析的文件名都会不同。
例如，编写时的文件路径：
df.colaesce.(10).write.path("s3://testfolder.csv")
存储在目录中的文件包括：
- sucess
- part-00-*.parquet
我有一个python作业，它将文件读取到pandas dataframe。
pd.read(s3\\.........
浏览 0提问于2020-08-17得票数 0
1回答
从火库下载csv作为熊猫数据
、、、、
我的防火墙存储中有一个名为csv的data.csv文件。我使用下面的代码来访问它，它在我的本地机器上下载文件。有没有一种直接将csv文件作为pandas dataframe读取的方法？(无需在本地下载)
bucket = storage.bucket(app=app)
blob = bucket.blob("app_data/data.csv")
blob.download_to_filename("my_data_file.csv")
浏览 4提问于2022-02-14得票数 0
1回答
将数据帧转换为字符串
、、、、
我希望将Pandas数据帧转换为string，以便在regex中使用。
输入数据：
SRAVAN
KUMAR
RAKESH
SOHAN
import re
import pandas as pd
file = spark.read.text("hdfs://test.txt")
pands = file.toPandas()
schema: pysark.sql.dataframe.DataFrame
result = re.sub(r"\n","",pands,0,re.MULTILINE)
print(result)
SRAVAN
浏览 5提问于2022-06-10得票数 0
在pandas中，当我们使用函数pandas.read_csv读取csv文件时，我们可以设置关键字error_bad_lines = False，它允许我们跳过包含太多字段的行，并保证返回DataFrame对象。请参阅文档here。 在Julia中，我使用CSV.read读取一些数据，但没有返回任何对象。遵循documentation，我使用CSV.validate查看问题所在，然后得到CSV.TooManyColumnsError。所以我想知道在Julia中是否有一个类似于熊猫的关键词？一般来说，有什么方法可以克服这个错误并返回一个DataFrame呢？
浏览 21提问于2019-01-24得票数 0
回答已采纳
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
2回答
大熊猫如何逐行阅读excel
、、、、
我想问如何在熊猫中逐行阅读excel。我希望它在一个循环中，可以逐行获取使用selenium登录facebook的信息。希望大家都能随和，因为我是新手
import pandas as pd
pd.options.display.max_rows = 28
data = pd.read_excel(r'file.xlsx')
#load data into a DataFrame object:
df = pd.DataFrame(data)
username = pd.DataFrame(f1,columns=['Name'])
password = pd
浏览 9提问于2022-12-04得票数 0
我在DataFrame上应用了groupby，之后它将DataFrame转换为pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy格式。
如何将pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame，或者如何从pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy数据类型访问单个列？
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
1回答
我正在尝试创建csv文件，保存它，稍后读取它，然后将(concat)数据添加到底部-并多次执行此过程。例如，我的设置是：
import pandas as pd
df3 = pd.DataFrame(columns=('col1','col2'))
df3.to_csv('example.csv', sep=',')
print(df3)
它生成一个空白csv文件，该文件只包含如下所示的列标题(这是我希望我的数据看起来像这样的)：
Empty DataFrame
Columns: [col1, col2]
Index: []
然
浏览 2提问于2018-04-08得票数 2
回答已采纳
项目lib文档展示了如何将pandas数据帧保存到项目资产中：
# Import the lib
from project_lib import Project
project = Project(sc,"<ProjectId>", "<ProjectToken>")
# let's assume you have the pandas DataFrame pandas_df which contains the data
# you want to save in your object storage as
浏览 18提问于2018-08-03得票数 1
回答已采纳
2回答
将元组的列拆分为两列
、、、、
我正在使用python2.7和dask
我有一个dataframe，其中有一个元组列，我创建了如下所示：
table[col] = table.apply(lambda x: (x[col1],x[col2]), axis = 1, meta = pd.Dataframe)
我想把这个元组列重新转换成熊猫中的两个独立列，我会这样做：
table[[col1,col2]] = table[col].apply(pd.Series)
这样做的要点是，dask dataframe不支持多个索引，我希望根据多个列使用groupby，并希望创建一个元组列，该列将为我提供一个包含我所需的所有值的索引(
浏览 7提问于2017-11-19得票数 4
回答已采纳
我需要保存一个Pandas DataFrame，以及一些元数据到JSON格式的文件中。( JSON格式是必需的。)
背景
A)我可以使用DataFrame.to_json()和DataFrame.from_json()成功地将相当大的Pandas从/写到JSON。没问题。
B)使用json.dump()/json.load()将元数据(dict)保存到JSON中没有问题
我的第一次尝试
由于Pandas不直接支持DataFrame元数据，我的第一个想法是
top_level_dict = {}
top_level_dict['data'] = df.to_dict()
top_
浏览 3提问于2015-10-13得票数 3
回答已采纳
我的代码看起来像
def read_zip_file():
import zipfile
zf = zipfile.ZipFile(os.path.expanduser('~/Downloads/tmp/me.zip'))
for filename in [ 'myfile.xml' ]:
print filename
try :
data = get_proposal_data_map(zf.read(filename))
print data
浏览 2提问于2012-07-26得票数 0
回答已采纳
我正在读一个很大的txt文件，我需要使用一些复杂的pandas函数，这是我无法用Dask Dataframe完成的。
一些我正在阅读这个文本时使用了chucksize，但稍后我需要将其转换为DataFrame，而不会消耗太多内存。
big_list = []
chunksize = 10 ** 6
for chunk in pd.read_csv("some_big_file.txt", chunksize=chunksize):
big_list.append(chunk)
df = pd.DataFrame(big_list)
有没有更好的方法来做这件事？
浏览 0提问于2021-05-24得票数 0
1回答
我有XML文件，如下所示：
我试图使用以下方法将其转换为Python中的DF：
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as et
def parse_XML(xml_file, df_cols):
"""Parse the input XML file and store the result in a pandas
DataFrame with the given columns.
The first element of df_cols is supposed to be the ident
浏览 6提问于2020-12-26得票数 0
回答已采纳
我有像这样的文本文件：
0.289
--------
A B C D E
--------
EBA
E-D
EB-
EED
EBD
EBE
E-D
E-D
现在，我想将各种比特读入数据结构中。
我想学习如何使用dataframes，所以我想打开文件，将第一个值读入浮点数，跳过一行，将下一行读取到内置列表中，然后跳过一行，然后将其余的行读入dataframe。
dataframes的文件读取例程似乎对整个文件起作用，所以不确定如何做到这一点。
您还必须能够将行添加到dataframe中，我只是不知道如何做，文档非常广泛--这很好--但是我需要阅读50页才能找到答案…
编辑:我可以这样做，
浏览 2提问于2016-05-31得票数 1
回答已采纳
3回答
圣诞快乐！我仍然是Python和Pandas的新手，所以任何帮助都是非常感谢的。我正在尝试读取一个netCDF文件，我可以这样做，然后将其导入到Pandas Dataframe中。netcDF文件是2D的，所以我只想把它‘转储’进去。我尝试过DataFrame方法，但它无法识别对象。假设我需要将netCDF对象转换为2Dnumpy数组？再次感谢您对实现此目的的最佳方法的任何建议。
浏览 0提问于2012-12-26得票数 28
有没有人建议以最好的方式在下面的站点上打开xml数据，将其放入python中的dataframe (我更喜欢与熊猫一起工作)？该文件位于该站点上的"Data - XML (sdmx/zip)“链接上：
我尝试通过从复制来使用以下内容，而且我似乎越来越接近了：
from lxml import objectify
import pandas as pd
path = 'feds200628.xml'
xml = objectify.parse(open(path))
root = xml.getroot()
root.getchildren()[0].getchild
浏览 1提问于2014-09-27得票数 9
我有一个RDD，我想把它转换成pandas dataframe。我知道要将RDD转换为普通的dataframe，我们可以这样做
df = rdd1.toDF()
但我想将RDD转换为pandas dataframe，而不是普通的dataframe。我该怎么做呢？
浏览 1提问于2016-01-16得票数 35
我有dataset MSL_test.npy文件，如何将它们转换成csv格式，我已经看到前面的线程了，但无法解决错误。
我试图执行这段代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame("Z:/ADwork2/python/PM/SMAP/SMAP_train.npy")
df.to_csv('Z:/ADwork2/python/PM/SMAP/SMAP.csv',index=False)
但是得到了这个错误
文件"C:\Users\user11\AppData\Roaming\Python\Python39\site-p
浏览 2提问于2022-08-28得票数 1
因此，我有这样的代码来读取excel文件：
import pandas as pd
DataFrame = pd.read_excel("File.xlsx", sheetname=0)
DataFrame.groupby(["X", "Y"]).size()
res = DataFrame.groupby(["X", "Y"]).size()
print res
此代码：
res = DataFrame.groupby(["X", "Y"]).size()
返回来自X的项在文件
浏览 5提问于2017-07-14得票数 0
回答已采纳
1回答
如何构造在潘达斯中不存在的地方？
、、、、
假设你有dataframe1和dataframe2。
然后，您需要这样做：
SELECT col1, col2, col3, col4, col5, col6
FROM dataframe1
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM dataframe2
WHERE dataframe2.col1 = dataframe1.col1
AND dataframe2.col2 = dataframe1.col2
)
我有子查询的结果集。我只是不知道如何将不存在的转换为Pandas。问题是如何将不存在的sql转换为我可以使用Pandas做的事情？如有任何指导，将不胜感激。
浏览 1提问于2020-03-10得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将pandas DataFrame保存为excel文件，然后再次导入并将其转换回字典。数据帧的大小相当大。例如，考虑以下代码： import pandas as pd
path = 'file.xlsx'
dict1 = {'a' : [3, [1, 2, 3], 'text1'],
'b' : [4, [4, 5, 6, 7], 'text2']}
print('\n\nType 1:', type(dict1['a'][1]))
df1 = pd
浏览 7提问于2019-02-27得票数 0
回答已采纳
我正在写一个脚本，从CSV到熊猫，将值读入DataFrame。值'A‘和'B’是方程的输入。这个方程是从外部程序的XML输出文件中得到的。该公式提供了DataFrame 'A‘和'B’逐行的结果，并将这些结果放回原来的DataFrame中。
如果我做了一个函数定义，在定义中显式地写出了方程，然后返回这个方程，一切都很好。例如，
import pandas as pd
dataFrame = pd.read_csv() # Reads CSV to "dataFrame"
A = dataFrame['A'] # Defines
浏览 1提问于2015-05-05得票数 3
要创建一个大型熊猫DataFrame (其中dataframe中的每个条目都是一个浮点数，数据和数据按30,000行和几十个列的顺序排列)，可以通过调用以下命令在短时间内完成字典操作：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(my_dict)
这个df对象创建得非常快(大约0.05秒)。
另外，使用to_pickle和read_pickle可以快速地保存和回忆数据帧。
df.to_pickle(save_path) # takes ~2.5 seconds
reloaded_df = pd.read_pickle(save_path) # takes 0.
浏览 0提问于2018-02-28得票数 0
回答已采纳
我有带有.mat数据的HDF5文件，我想将它加载到Python (Pandas DataFrame)中。我可以加载文件：
f2 = h5py.File("file.mat")
f2['data']
它是一个HDF5数据集：
<HDF5 dataset "data": shape (9999999, 32), type "<f8">
如果我和潘达斯一起读的话：
g = pd.read_hdf("file.mat",'data')
我得到以下错误：
cannot create a st
浏览 6提问于2017-05-26得票数 2
回答已采纳
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
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