我有这样的数据:
我想将这些数据放入一个dataframe中,但是我得到了以下错误:
File "pandas/_libs/parsers.pyx", line 562, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__
File "pandas/_libs/parsers.pyx", line 790, in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode
我有一个很大的csv文件(5 5GB),其中包含大约50M行。我想让更小的块csv(~1M行)从原始的csv文件。我尝试了下面的方法来分块,但花了很多时间来执行分块:
1. I used Pandas to read data from csv and make chunk and write into chunk csv file.
import pandas
rows = pd.read_csv('test.csv', chunksize=1000000)
for i, chunck in enumerate(rows):
chunck.to_csv('
import pandas as pd
import numPy as np # For mathematical calculations
import matplotlib.pyplot as pit # For plotting graphs
import datetime as dt
from datetime import datetime # To access datetime
from pandas import Series # To work on series
import warnings # To ignore the warnings warnings.filter
我正在努力使用pandas的to_datetime函数将csv文件中的条目转换为datetime对象,这样我就可以将它们用于可视化。关于如何创建datetime对象或参数,我似乎误解了一些简单的东西。
我有一个包含多个日期记录的csv文件,一个日期/时间记录的示例(即一行csv文件的示例)……
date_column: 17-Apr-18 # day first (not-zero-padded), month abbrev, year
hour_and_seconds_column: 23:58:40 # hour, minute zero-padded, second
我想使用matplo
我正在尝试使用python实现线性回归。
我完成了以下步骤:
import pandas as p
import numpy as n
data = p.read_csv("...path\Housing.csv", usecols=[1]) # I want the first col
data1 = p.read_csv("...path\Housing.csv", usecols=[3]) # I want the 3rd col
x = data
y = data1
然后,我尝试获得系数,并使用以下方法:
regression_coeff = n.pol
无法从csv文件生成一组股票的数据
我能够为单个股票生成数据,但当我尝试为股票列表生成数据时,代码无法工作
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from alpha_vantage.timeseries import TimeSeries
from datetime import timedelta
api_key1 = 'Key'
ts = TimeSeries(key=api_key1, output_format='pandas')
symbol = []
with open(
目标:尝试在我自己的CSV数据集上应用时间序列分解来查找LeftHipAngle列的趋势、季节性和噪声。
我想应用时间序列分解的CSV (发现)使用熊猫的数据,但我不断得到频率错误。我的程序如下:
步骤1:在CSV中加载到Pandas Dataframe
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
from dateutil.parser import parse
# Decomposition of a Time Series
import pandas as pd
url = 'https://raw.githu