将pandas DataFrame转换为read文件？
将pandas DataFrame转换为read文件可以使用pandas库中的to_csv()方法。to_csv()方法可以将DataFrame对象保存为CSV文件。
以下是完善且全面的答案：
将pandas DataFrame转换为read文件可以通过使用pandas库中的to_csv()方法来实现。to_csv()方法可以将DataFrame对象保存为CSV文件，CSV文件是一种常见的文本文件格式，适用于存储结构化数据。
优势：
- 简单易用：to_csv()方法提供了简单的接口，方便快速地将DataFrame转换为CSV文件。
- 可读性强：CSV文件是一种文本文件格式，易于阅读和编辑。
- 跨平台兼容性：CSV文件可以在不同操作系统和软件中进行读取和处理，具有较好的跨平台兼容性。
应用场景：
- 数据导出：将DataFrame中的数据导出为CSV文件，方便与其他软件或系统进行数据交换和共享。
- 数据备份：将DataFrame中的数据保存为CSV文件，作为数据备份的一种形式。
- 数据分析：CSV文件可以作为数据分析的输入，方便进行统计、可视化等操作。
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，您可以根据实际需求选择适合的产品。
相关·内容
假设有一个csv文件，如下所示： # data.csv
0,1,2,3,4
a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
c,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0
d,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 现在我创建了两个数据帧:一个来自csv文件，另一个使用DataFrame()。我希望两个DataFrame是相等的。 # Read the csv file into a pandas.DataFrame
A = pandas.read_csv('data.csv')
# Create (same?) dataframe by
浏览 18提问于2019-09-12得票数 1
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1回答
我是新来的蟒蛇和熊猫。我必须读取几个csv文件，这些文件具有相同的列，并创建了一个结果dataFrame(它包含来自每个csv文件的所有行)。我试过了，但是当我打印dataframe时，它是打印空的DataFrame
栏：[]索引：[]
守则是：
def readCSV(dir):
list = getFilesInDir(dir) # my function which returns list of files.
dataframe = pandas.DataFrame()
for name in list:
df = pandas.read_csv(name)
浏览 0提问于2020-03-22得票数 1
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我正在使用一个大型混合类型的pandas DataFrame，在使用pandas.DataFrame.read_csv写入并重新读取该文件之后，有大量观察结果与文本文件(或原始DataFrame)中的原始值不匹配。如果我在文本编辑器中打开文本文件并找到一个特定值，在读取后它将不匹配。
示例psuedo-code如下所示
# Hard code value found in text file, no additional digits
val = -2.631
# Re-read DataFrame
df = pd.read_csv('temp.csv', index=Fals
浏览 2提问于2015-02-25得票数 0
问题综述
短版
我怎样才能从一袋潘达斯DataFrames变成一只达克DataFrame？
长版
我有许多文件无法被dask.dataframe的各种read函数(例如dd.read_csv或dd.read_parquet)读取。我有自己的函数，可以将它们读入Pandas DataFrames (函数一次只对一个文件工作，类似于pd.read_csv)。我想让所有这些单一的熊猫DataFrames在一个大达克DataFrame。
最小工作示例
下面是一些CSV数据示例(我的数据实际上并不在CSV中，但在这里使用它是为了方便示例)。要创建一个最低限度的工作示例，可以将其保存为CSV并复制几个副本
浏览 10提问于2019-12-13得票数 3
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我正在尝试将每个worker节点(每个元素都是Pandas DataFrame的RDD )上的Pandas DataFrame转换为跨所有worker节点的Spark DataFrame。 示例： def read_file_and_process_with_pandas(filename):
data = pd.read(filename)
"""
some additional operations using pandas functionality
here the data is a pandas dataframe, and
浏览 31提问于2019-06-05得票数 0
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我正在读取csv文件，在该csv文件中有一个列
RFMin和RFMax
1000 3333
5125.5 5888
我希望RFMIn和RFMax之间有10个数字，在python中使用linspace
import pandas as pd
Import numpy as np
df = csv.read_csv(filePath)
RFRange = np.linspace(RFMIn, RFMax, 10)
RFRange = RFRange.flatten()
RFarray=[]
for i in RFRange:
RFarray.append(i)
d
浏览 3提问于2020-05-27得票数 1
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3回答
我想读取指定列的字符串类型的csv文件，数据文件位于以下位置：
请下载并保存为$HOME\cbond.csv(由于GFW的原因，无法上传到dropbox和其他网盘，建国云提供英文界面，创建自己的免费账号并下载我的样本数据文件)。
import pandas as df
df = pd.read_csv('cbond.csv',sep=',',header=0, converters={'正股代码':str})
我使用转换器将csv文件中的列正股代码设置为字符串类型，并使用df.info()检查所有列的数据类型。
df.info()
<cl
浏览 31提问于2020-02-21得票数 4
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1回答
我正在寻找一种方法来将“-”替换为同一行中的值。 这是我的原始df： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1','-','-','4','5'], 'B': [5, 6, 7, 8, 9]})
df 但是，我如何得到结果df： import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A':['1'
浏览 14提问于2021-08-19得票数 2
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我正在从一个DataFrame文件中读取hdf5：
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('some_file.h5')
df= store['df']
store.close()
使用info显示：
In [11]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21423657 entries, 0 to 21423656
Data columns (total 5 columns):
date datet
浏览 2提问于2015-09-17得票数 1
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与标题一样，我有超过800个数据文件(全部以.csv格式)(每个文件的大小为0-5MB，每个文件包含10列，第1行是标题)，我希望将它们合并到一个DataFrame中。我可以使用Pandas数据帧一个接一个地添加它们，但这非常耗时。
有办法更快地做到这一点吗？
我的代码：
fname = "CRANlogs/" + ffiles[0]
df = pandas.read_csv(fname,header=0)
for i in range(807)[1:]:
print(i)
fname = "CRANlogs/" + ffiles[i]
浏览 0提问于2015-03-20得票数 1
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我的DataFrame中的一些列具有<NA>的实例，这些实例的类型为pandas._libs.missing.NAType。
我想用NaN替换它们，使用np.nan。
我看到了一些问题，在使用<NA>时，可以替换pd.read_csv()的实例。
但是，由于我的Pandas DataFrame是从火花DataFrame创建的，所以我不使用pd.read_csv()函数。
请指点。
浏览 4提问于2021-09-27得票数 5
1回答
"1D“文件到2D数组
、、、、
我看到将嵌套的"2D“字典转换为Pandas DataFrame。这将是我的问题的解决方案，但我想知道，我是否可以跳过生成嵌套字典的中间步骤。假设我的输入 input.txt如下所示：
A B 1
A C 2
B C 3
我能把它转换成下面的对称矩阵吗?可以使用Pandas或Numpy，而不必生成中间嵌套字典？
A B C
A 0 1 2
B 1 0 3
C 2 3 0
我想避免创建的嵌套字典是：
d = {'A':{'B':1,'C':2},'B':{'C':3}}
在阅读了上的IO工具文档之后，我尝
浏览 5提问于2015-05-12得票数 3
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我想在现有的数据框中填入另一列。该列将包含字典的值。这些值是令牌列表。到目前为止，它还不起作用，有没有办法将它们添加到数据帧中？
df = pd.read_csv(sys.argv[1], na_values=['no info', '.'], encoding='Cp1252', delimiter=';')
s = pd.DataFrame(dict1).T.reset_index()
print(s)
#result
'''
index 0 1 2
0
浏览 40提问于2019-07-16得票数 1
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
希望你能帮我。我想检查一个日期是否有效。我读到我可以用约会时间做这件事。我的代码是：
import pandas as pd
import datetime as dt
df = pd.read_csv("file.csv", encoding="latin1")
dfTest = pd.DataFrame()
dfTest['year'] = df.GEBURTSTAG.dt.year
dfTest['month'] = df.GEBURTSTAG.dt.month
dfTest['day'] = df.GE
浏览 1提问于2020-03-25得票数 1
我需要在python中读取一个.dat文件，该文件共有12列和数百万行。我的计算需要除以第2栏、第3栏和第4栏和第1栏。因此，在加载该.dat文件之前，是否需要删除所有其他不需要的列？如果不是，我如何有选择地声明列并要求python进行计算？
.dat文件的一个示例是
我对python很陌生，所以请给我一点打开、阅读和计算的指导。
我从您的建议中添加了作为启动程序的代码：
from sys import argv
import pandas as pd
script, filename = argv
txt = open(filename)
print "Here'
浏览 3提问于2016-06-21得票数 12
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如果这个问题在其他地方得到回答，我很抱歉。我还没有在这里或Pandas文档中找到答案(很有可能，我只是错过了答案)。
我试图通过熊猫将html文件导入python，并且不确定如何从结果中获取我需要的数据。我正在Windows 7上工作，与Pandas一起使用Python3.3
在熊猫中使用read_html函数似乎有效，并返回数据列表。我对Python (从Matlab迁移而来)很陌生，不知道如何使用数据格式列表。文档描述了如何使用和操作数据文件，但如何从其中的列表中获取数据？
这个站点上的其他一些答案建议直接使用lxml函数来解析html文件，但是在我的例子中，read_html似乎运行得很
浏览 2提问于2014-02-07得票数 2
回答已采纳
我想测试连接多个CSV文件以生成一个Pandas DataFrame：
pd_df = pd.concat(pd.read_csv(f, header=0) for f in csv_files_data)
这导致了ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'list'>
我正在创建这样的CSV数据示例：
csv_data_1 = [['ID', 'Metric_1', 'ProcessDate'],
浏览 5提问于2020-06-09得票数 1
回答已采纳
在与熊猫合作的过程中，我发现使用data-Frame 创建新的的两种最常见的方法如下：
1. pandas.read_csv() Type: < class 'pandas.core.frame.DataFrame' >
pandas.DataFrame() 2. Type: < class 'pandas.core.frame.DataFrame' >
两种方法都使用不同的参数将列名的list作为输入。
语法：
对于，pd.read_csv，是给出的；
pandas.read_csv(filepath，sep='，
浏览 15提问于2020-01-04得票数 2
1回答
我一直在尝试使用cx_oracle提取sql表，并使用以下脚本将其保存为pandas dataframe： import cx_Oracle
import pandas as pd
id = 1234
connection = cx_Oracle.connect(user="user", password='pwd',dsn="dsn")
# Obtain a cursor
cursor = connection.cursor()
# Execute the query
query = """select * fro
浏览 27提问于2021-07-07得票数 0
回答已采纳
我正在使用Pandas读取excel文件，并将其作为Dict加载。我正在尝试转换为dataframe，但在dataframe中我只得到一行。如何使所有行都进入dataframe。excel或我的代码有什么问题吗？以下是代码：
import pandas as pd
path = path to excel file
data = pd.read_excel(path, sheet_name=[1])
df = pd.DataFrame(list(data.items()))
如果我打印数据，我就会看到所有行都在dict中。
{1: LINE ... Coverage Status
0
浏览 1提问于2022-02-18得票数 0
我正在尝试通过操作其他cols来添加新的Dataframe列。 import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame, read_csv
from pandas import read_csv
import datetime
df = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')
df.head() ? 当我试图操纵 df['weekday']= np.int(datetime.datetime(df.year, df.
浏览 28提问于2020-06-17得票数 0
4回答
我和熊猫一起工作，和火花数据中心一起工作。数据格式总是很大(> 20 GB)，标准的火花函数不足以满足这些大小。目前我正在把我的熊猫数据转换成这样的星星之火：
dataframe = spark.createDataFrame(pandas_dataframe)
我之所以进行这种转换，是因为通过星星之火将数据写入hdfs非常容易：
dataframe.write.parquet(output_uri, mode="overwrite", compression="snappy")
但是对于大于2GB的数据文件来说，转换失败了。如果我将星火数据转换成熊猫
浏览 7提问于2017-11-20得票数 13
回答已采纳
1回答
我有一堆hdf5文件，我想把其中的一些数据转换成拼花文件。不过，我很难把它们读成熊猫/皮亚罗。我认为这与最初创建文件的方式有关。
如果我使用h5py打开文件，数据看起来与我所期望的完全一样。
import h5py
file_path = "/data/some_file.hdf5"
hdf = h5py.File(file_path, "r")
print(list(hdf.keys()))
给我
>>> ['foo', 'bar', 'baz']
在这种情况下，我感兴趣的组“酒吧”，其中有3
浏览 75提问于2022-03-07得票数 1
1回答
我目前正在制作一个包含不同音乐艺术家评分的CSV，我正在将其转换为DataFrame，以便使用pandas进行关联。问题是，当我转置DataFrame并对其使用.corr()函数时，它返回一个空的DataFrame，转置的相关性就是我需要的。你知道它为什么要这么做吗？下面是我的代码：
import pandas as pd
musicRatingsFile = "https://raw.githubusercontent.com/aportell/machine-learning/master/MusicRatings.csv"
musicRatingsData = pd.re
浏览 2提问于2017-04-26得票数 0
1回答
我以前从CSV文件中读取数据，而我只是在SQL数据库中导入所有CSV数据，但是我很难使用Python从SQL中提取数据。
我最初的read代码如下：
import pandas as pd
stock_data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='stock_data_w.csv', parse_dates=[u'date'], encoding='gbk')
stock_data[u'change_weekly'] = stock_data.groupby(u'code')[u&#
浏览 4提问于2015-12-06得票数 1
回答已采纳
2回答
我已经将包含代码和系数数据的以下CSV文件加载到以下dataframe df中：
CODE|COEFFICIENT
A|0.5
B|0.4
C|0.3
import pandas as pd
import numpy as np
df= pd.read_csv('cod_coeff.csv', delimiter='|', encoding="utf-8-sig")
给予
ITEM COEFFICIENT
0 A 0.5
1 B 0.4
2 C 0.3
根
浏览 0提问于2016-08-31得票数 5
回答已采纳
2回答
我尝试使用Pandas从.csv文件中读取数据，使用Savitsky-Golay过滤器平滑数据，过滤数据，然后再次使用Pandas编写输出csv文件。必须将数据从DataFrame转换为数组以执行平滑操作，然后再转换为DataFrame以创建输出文件。
我找到了一个关于从numpy数组()创建数据格式的主题，我使用dataset = pd.DataFrame({'Column1': data[:, 0], 'Column2': data[:, 1]})行来创建我的数据。
问题是，当我将列名重命名为第一列的“时间”和第二列的“角度”时，最终dataframe中的顺
浏览 1提问于2020-06-11得票数 1
回答已采纳
3回答
熊猫数据文件中的正斜杠
、、、
我是个新手，任何帮助都是非常感谢的。我正在尝试将一个dataframe转换为一个json文件。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 'A' : [1., 2.5],
'B' : ['img/blue.png', 'img/red.png']})
print df
输出是
A B
0 1.0 img/blue.png
1 2.5 img/red.png
我想创建一个json文件，如下所示：
'[1.
浏览 5提问于2017-04-14得票数 17
回答已采纳
我正在尝试将拼图文件读取到Pandas数据帧中。使用下面的API(或者即使我使用pd.read_parquet()包装器)，我被ValueError buffer source array is read-only击中了。 通过网上搜索，似乎与Cython不支持只读缓冲区有关，但我找不到任何解决方案来解决这个问题。 当应用程序接口抛出ValueError缓冲源数组为只读时，我如何将Parquet文件读入Pandas dataframe？ In [1]: import pandas as pd
...: import numpy as np
...: import pyarrow
浏览 44提问于2018-12-31得票数 1
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
1回答
我正在尝试将具有唯一密钥的df转换为JSON文件。pandas dataframe看起来如下所示。
import pandas as pd
d = {'col1': [1,2,2,2,3,3], 'col2': ['a','b','c','','e','f'], 'col3': ['one','two','three','four','five','six'
浏览 4提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
为什么Pandas.DataFrame中的float64值123456789.0会转换为123456792.0，只保留7位有效数字？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([123456789.0])
# 0
# 0 123456789.0
df = df.astype('float32')
# 0
# 0 123456792.0
浏览 3提问于2019-11-30得票数 0
实际上，我只想从excel读取一个特定列到，我的代码是
import pandas as pd
file = pd.read_excel("3_Plants sorted on PLF age cost.xlsx",sheet_name="Age>25",index_col="Developer",usecols="Name of Project")
但是我得到一个空的dataframe作为输出，但是当我使用
import pandas as pd
file = pd.read_excel("3_Plants sor
浏览 0提问于2018-07-07得票数 2
回答已采纳
当使用pandas将查询的输出加载到DataFrame中时，标准行为是将包含NULL的整型字段转换为浮点型，以便NULL变为NaN。
从pandas 1.0.0开始，它们包含了一个名为pandas.NA的新类型，用于处理具有NULL的整型列。但是，当使用pandas.read_sql()时，当出现NULL时，整型列仍然转换为浮点型，而不是整型。除此之外，read_sql()方法不像read_csv()那样支持使用dtype参数来强制字段。
有没有一种方法可以将查询中的整型列直接加载到Int64数据类型中，而不是先将其强制为浮点型，然后再手动将其转换为Int64？
浏览 26提问于2020-03-18得票数 2
2回答
df = pd.read_csv('C:/Users/bhila/Desktop/Pandas-Data-Science-Tasks-master/SalesAnalysis/Sales_Data/Sales_April_2019.csv')
files = [file for file in os.listdir('C:/Users/bhila/Desktop/Pandas-Data-Science-Tasks-master/SalesAnalysis/Sales_Data')]
all_months_data = pd.DataFrame()
浏览 6提问于2022-03-08得票数 0
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1回答
我只是想知道用给定的字符分隔值的DataFrame内爆的最佳方法是什么。
例如，想象一下这个dataframe：
A B C D E
1 z a q p
2 x s w l
3 c d e k
4 v f r m
5 b g t n
我们想通过@实现内爆
A B C D E
1@2@3@4@5 z@x@c@v@b a@s@d@f@g q@w@e@r@t p@l@k@m@n
也许要用Pandas
浏览 0提问于2019-07-05得票数 1
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在使用panda库将.xlsx文件转换为html时
import pandas
df = pandas.DataFrame.read_excel('trial_xls.xlsx')
table = df.to_html()
df = pandas.DataFrame.read_excel('trial_xls.xlsx')
我面临着下面的错误
AttributeError: type object 'DataFrame' has no attribute 'read_excel'
浏览 40提问于2017-12-19得票数 0
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1回答
n=sc.shape(A)[0]
sim=sc.eye(n)
I=sc.eye(n)
P= normalize(A, norm='l1', axis=0)
Q=P*(1-np.exp(-A))
A是由代码创建的邻接矩阵：
df=pd.read_csv('training.csv')
G=nx.from_pandas_dataframe(df,'node1','node2','weight')
A
浏览 2提问于2017-12-02得票数 0
回答已采纳
我正在尝试阅读带有Python的GeoJSON，如下所示：
import polars as pl
myfile = '{"type":"GeometryCollection","geometries":[{"type":"Linestring","coordinates":[[10,11.2],[10.5,11.9]]},{"type":"Point","coordinates":[10,20]}]}'
pl.read_json(my
浏览 3提问于2022-01-28得票数 1
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2回答
熊猫自动将行转换为列。
、、、、
我有一个非常简单的数据，如下所示：
In [8]: df
Out[8]:
A B C
0 2 a a
1 3 s 3
2 4 c !
3 1 f 1
我的目标是以如下方式提取第一行：
A B C
0 2 a a
如您所见，dataframe形状(1x3)被保留，第一行仍然有3列。
但是，当我输入以下命令df.loc[0]时，输出结果如下：
df.loc[0]
Out[9]:
A 2
B a
C a
Name: 0, dtype: object
如您所见，该行已变成3行的列！(3x1而不是3x1)。这怎麽可能？如何才能像我的
浏览 3提问于2017-06-01得票数 9
回答已采纳
Python库可以读取Excel电子表格，并使用pandas.read_excel(file)命令将其转换为pandas.DataFrame。在引擎盖下，它使用了库，该库用于 ods文件。
是否有用于ods文件的等价物pandas.read_excel？如果没有，我如何对Open Document格式的电子表格(ods文件)执行相同的操作？LibreOffice和OpenOffice都使用ODF。
浏览 7提问于2013-07-24得票数 71
1回答
我想上传一个文件到一个FastAPI后端，并将其转换为Pandas DataFrame。但是，我似乎不明白如何使用FastAPI的对象来实现这一点。更具体地说，我应该把什么传递给pd.read_csv()函数？
下面是我的FastAPI端点：
@app.post("/upload")
async def upload_file(file: UploadFile):
df = pd.read_csv("")
print(df)
return {"filename": file.filename}
浏览 14提问于2022-03-15得票数 -2
回答已采纳
我想转换xlsx到csv，它可以工作，但在转换python后添加".0“到字符串...示例xlsx： Name, Age
Mark, 20 转换后的CSV： Name, Age
Mark, 20.0 <- add ".0" 问题会是什么呢？ #importing pandas as pd
import pandas as pd
# Read and store content
# of an excel file
read_file = pd.read_excel ("EXPORT.xlsx")
# Write
浏览 26提问于2020-12-14得票数 0
我有一个EDGAR排放清单的netcdf文件和一个美国人口普查数据的shapefile文件。我想从netcdf中提取数据，它在整个shapefile中只与NYC区域重叠/相交，这样我就可以计算出NYC的总排放量。
Shapefile是2018年美国人口普查城市地区地图边界文件。Netcdf文件是2015年N2O的埃德加排放清单。
我从来没有用过shapefiles/GeoPandas，所以请容忍我。我能够在shapefile中读取，过滤特定区域，然后将netcdf转换为GeoDataFrame。，我只想将来自netcdf的数据从shapefile中筛选出的区域中保存下来，以便进行分析。
更新:
浏览 3提问于2020-12-29得票数 1
回答已采纳
我对python很陌生，我想知道是否有一种方法可以使用循环从pandas.dataframe生成一组列表(按列名)。pd.dataframe(s)是通过使用pd.read.excel导入.xlsx文件生成的，我现在试图避免花费数小时编写我认为可能是多余的代码。
举一个例子：
import pandas as pd
a=[1,2,3,4]
b=[5,6,7,8]
c=["a","b","c","d"]
df=pd.DataFrame({'b':b,'c':c}, index=a)
有关如何设置和运行循
浏览 0提问于2018-10-17得票数 2
回答已采纳
假设我有10 to的csv文件，我想使用DataFrame describe方法获取该文件的汇总统计信息。
在本例中，首先我需要为所有10 first数据创建一个DataFrame。
text_csv=Pandas.read_csv("target.csv")
df=Pandas.DataFrame(text_csv)
df.describe()
这是否意味着所有的10 to都将加载到内存中并计算统计数据？
浏览 2提问于2016-02-23得票数 5
我正在编写一个简单的Azure函数来读取输入blob，从它创建一个pandas DataFrame，然后将它作为CSV再次写入Blob Storage。我有下面给出的代码来读取文件并将其转换为DataFrame， 导入日志作为pd导入io导入pandas 将azure.functions作为函数导入 def main(inputBlob: func.InputStream):
logging.info(f"Python blob trigger function processed blob \n"
f"Name: {inpu
浏览 24提问于2021-09-02得票数 0
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1回答
我通过Instagram API收集了一些数据，我把这些数据存储到了一个熊猫DataFrame中，然后通过.to_pickle()方法保存了这些数据。
当试图使用DataFrame ()方法在另一台计算机上加载`read_pickle时，将返回以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "examine.py", line 14, in <module>
dataframe = pd.read_pickle(args["dataframe"])
File "/home/user/virtuale
浏览 3提问于2017-01-10得票数 1
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我是熊猫的新手，我想知道熊猫是否能画出datetime.timedelta。我尝试了一些方法，但这是当前的版本： df = pd.DataFrame(data=[pd.to_timedelta(total_run_times.values())], index=[0])
plot = df.plot()
fig = plot.get_figure()
fig.savefig("test.png") total_run_times是一个数字字典: datetime.timedelta。当我在pycharm调试器中输出'df‘时，我得到： 0
浏览 14提问于2019-05-28得票数 0
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