pd.read_csv的问题
pd.read_csv是一个Python库pandas中的函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV（逗号分隔值）是一种常见的文件格式，用于存储表格数据。
该函数的语法如下：
pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, dtype=None)参数说明：
filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL，或者是一个可迭代的对象。sep：字段分隔符，默认为逗号。delimiter：指定字段分隔符，如果指定了该参数，则sep参数将被忽略。header：指定作为列名的行号，默认为第一行。names：自定义列名。index_col：指定作为行索引的列。dtype：指定列的数据类型。
pd.read_csv函数的优势：
- 灵活性：pd.read_csv函数可以读取本地文件或者远程URL上的CSV文件，非常方便。
- 处理大型数据集：pandas库具有高效的数据处理能力，可以处理大型的CSV文件。
- 数据清洗和转换：pd.read_csv函数可以对读取的数据进行清洗和转换，例如删除重复值、处理缺失值等。
- 强大的数据分析功能：将CSV文件读取为DataFrame对象后，可以使用pandas库提供的丰富的数据分析和处理功能。
pd.read_csv函数的应用场景：
- 数据分析和数据科学：pd.read_csv函数是进行数据分析和数据科学工作的重要工具，可以读取和处理各种类型的CSV文件。
- 机器学习和数据挖掘：在机器学习和数据挖掘任务中，通常需要读取和处理大量的数据集，pd.read_csv函数可以帮助我们快速加载和处理这些数据。
- 数据可视化：读取CSV文件后，可以使用pandas和其他数据可视化库（如matplotlib和seaborn）对数据进行可视化分析。
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1回答
潘达斯中的串连行
、、、
我每月有12个月的销售数据。我想把数据集作为一个整体来分析。
我尝试过使用concat函数，但它在我的dataframe字段中没有生成一个数字(NaN)。
在R中，cbind函数解决了这一问题。我如何在Python中以不同的方式处理这个问题呢？
我尝试使用df.concat函数绑定行，因为对于数据集，所有的列名都是相同的。
我还能探讨什么其他选择？
sales_1 = pd.read_csv('Sales_January_2019.csv')
sales_2 = pd.read_csv('Sales_February_2019.csv')
sales_3 = p
浏览 10提问于2022-11-02得票数 -1
1回答
一次切片多个CSV文件
、、、、
我目前正在阅读5个CSV文件，并希望为不同的变量获取特定列的数据
我用Pandas read_csv做了这件事，然后尝试分割这个变量。
all_files = pd.read_csv('ca.csv'), pd.read_csv("ny.csv"), pd.read_csv("tn.csv"), pd.read_csv('az.csv'), pd.read_csv("tx.csv')
date_index = all_files[1:, 1]
这会引发错误TypeError:元组索引必须是整数或片，而不是元组。
浏览 1提问于2021-10-09得票数 0
回答已采纳
2回答
在调用pd.read_csv()上的help函数时遇到问题
pandas已导入为pd
import pandas as pd
help(pd.read_csv())
我得到了
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
help(pd.read_csv())
TypeError: parser_f() missing 1 required positional argument: 'filepath_or_buffer'
浏览 0提问于2019-10-02得票数 0
我需要使用导入
pd.read_csv
我第一次导入时的重复导入
node_t1 = pd.read_csv('5mins/nodes/N122')
node_t2 = pd.read_csv('10mins/nodes/N122')
node_t3 = pd.read_csv('15mins/nodes/N122')
但是我需要导入#次作为N1，N2，...，N121，N122作为第二次：
node_t1 = pd.read_csv('5mins/nodes/N121')
node_t2 = pd.read_csv('
浏览 4提问于2017-05-15得票数 1
1回答
我有以下几点；
X=["A", "B" ,"C"]
import pandas as pd
dfX = pd.read_csv(r"C:\HSTS\OB\ODO\X\*.csv", delimiter=';')
我希望创建一个循环，以便基于"X“文件夹中的csv文件创建数据帧，以便最终的数据帧可以
dfA = pd.read_csv(r"C:\HSTS\OB\ODO\A\test.csv", delimiter=';')
dfB =
浏览 1提问于2021-08-01得票数 0
回答已采纳
我是Python的新手，对于上面提到的问题我有困难。 我在这里有一个循环，它给出了我需要的所有文件夹的路径 for i in folder_names:
print(str("pd.read_csv('C:\\Users\\User\\Desktop\\Python\\4_Мини-проект\\data\\2020-12-03\\") + i + str("\\data.csv')")) 问题是，由于某种原因，我在结果中丢失了双反斜杠，这是： pd.read_csv('C:\Users\User\Deskto
浏览 44提问于2021-11-11得票数 0
在尝试将数据文件加载到Jupyter笔记本时，我收到以下错误消息
File b'data_file.csv' does not exist: b'data_file.csv'
根据我可以在网上找到的关于这个问题的建议，我尝试了以下变体，包括指定完整路径和utf编码
pd.read_csv("data_file.csv")
pd.read_csv("C:\\FULL_PATH\\EBI\\data_file.csv")
pd.read_csv(r"data_file.csv")
pd.read_csv(r"C
浏览 26提问于2020-02-25得票数 0
下面哪个Python脚本从一个名为“Exam1”的CSV文件中计算两个变量“ExamScores”和“Exam2”的平均值？
问题4.备选方案：
import pandas as pd
scores = pd.read_csv('ExamScores.csv')
print(scores{'Exam1', 'Exam2'}.mean())
import pandas as pd
scores = pd.read_csv('ExamScores.csv')
print(scores[['Exam1', '
浏览 8提问于2022-09-05得票数 -6
尽管文件路径正确并使用原始字符串，但当我收到错误时，我正在尝试使用pd.read_csv()函数加载pd.read_csv()文件。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:\\Users\\user\\Desktop\\datafile.csv')
df = pd.read_csv(r'C:\Users\user\Desktop\datafile.csv')
df = pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/datafile.csv')
所有这些都给出了以下错误：
文件
浏览 12提问于2017-02-10得票数 19
回答已采纳
我正在尝试构建一种方法来导入多种类型的csvs或Excel，并对其进行标准化。在某个csv出现之前，一切都运行得很顺利，这给我带来了这个错误：
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcd in position 133: invalid continuation byte
我正在构建一组try/excepts，以包含数据类型的变体，但对于这一点，我不知道如何防止。
if csv_or_excel_path[-3:]=='csv':
try: table=pd.r
浏览 4提问于2018-02-16得票数 0
回答已采纳
**我需要将"adj关闭“提取到新的DF中，并根据源重命名，并根据日期重新命名地图。
new_DF = AAL AAPL .(包含adj关闭)请帮助**
AAL = pd.read_csv("AAL.csv")
pd.read_csv("AAPL.csv")
pd.read_csv("ALK.csv")
AMZN = pd.read_csv("AMZN.csv")
BHC = pd.read_csv("BHC.csv")
CS = pd.read_csv("CS.csv")
DB = pd.
浏览 5提问于2022-04-06得票数 -1
回答已采纳
过去两个小时，我一直在google工作，试图让我的代码能够直观地表示数据。问题是当我读取文件时，它们不是csv的，我也不太确定如何将它们转换回csv。然而，我尝试的任何东西都不可能使数据被可视化地表示出来。另一个主要问题是python认为所有的对象都是对象，所以它不会让我将它们转换为float或int。请帮帮忙。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
headers = ['Order ID', 'Product',
浏览 2提问于2022-07-15得票数 0
我尝试使用pd.read_csv()读取数据集时遇到错误。Excel可以很好地打开它。
reviews = pd.read_csv('br.csv')给出错误ParserError:标记化数据时出错。C错误:从第312074行开始的字符串中的EOF
reviews = pd.read_csv('br.csv', engine='python', encoding='utf-8')返回ParserError:意外的数据结尾
我能做些什么来解决这个问题呢？
编辑:这是数据集-
浏览 1提问于2018-08-31得票数 15
回答已采纳
我一直在尝试获取数据与numpy之间的相关性，但是我一直被错误所困扰：
不支持的操作数类型(S)用于+：'float‘和'str’
我的代码有问题吗，或者我应该添加什么？谢谢
import pandas as pd
usd = pd.read_csv("data_usd.csv")
emas = pd.read_csv("emas_.csv")
minyak = pd.read_csv("minyak_brent.csv")
sawit = pd.read_csv("sawit.csv")
kcl = pd.r
浏览 5提问于2020-09-29得票数 0
请在把这个问题标记为重复之前，先看完整个帖子。我知道的帖子也有类似的问题，但我想要的却是不同的。
我有一个文件名的列表：
files = ['first.csv', 'second.csv', 'third.csv']
我想在熊猫圈里阅读它们。我期望为循环中的每个迭代创建一个不同的dataframe：
first = pd.read_csv('first.csv')
second = pd.read_csv('second.csv')
third = pd.read_csv('third.csv')
浏览 2提问于2018-08-22得票数 1
我有一个非常简单的csv，包含以下数据，压缩在tar.gz文件中。我需要使用pandas.read_csv在数据帧中读取它。
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
import pandas as pd
pd.read_csv("sample.tar.gz",compression='gzip')
然而，我得到了一个错误：
CParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 440, saw 2
以下是一组read_csv命令以及我在使用它们时
浏览 1提问于2016-09-01得票数 40
回答已采纳
2回答
我有一个列表文件，我想对其进行迭代，并将其作为dataframes导入：
data_files = ['data1.csv', 'data2.csv', 'data3.csv']
我试图遍历列表并创建同义词名称dataframes，有点像手动执行以下操作：
data1 = pd.read_csv('data1.csv')
data2 = pd.read_csv('data2.csv')
data3 = pd.read_csv('data3.csv')
我试过这个：
for i in data_fil
浏览 1提问于2017-01-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个包含几个文件的目录和一个如下所示的函数(Python3.9)：
def dataframer(directory):
file_list = []
for file in os.listdir(directory):
filename = os.fsdecode(file)
if filename.endswith('csv'):
file_list.append(filename)
#print(file_list)
dfs = {f"{file}_df
浏览 2提问于2022-04-01得票数 -1
回答已采纳
我想做一些语言处理。当我使用"yor1“或"yor2”的数据帧时，我的代码可以正常工作。但不幸的是，当我将这些dataframe合并到一个dataframe中时，我的代码给出了这个错误 TypeError: expected string or bytes-like object 此外，"yorumlar“的形状和类型是真的，pd.concat操作有问题，但我不能解决它。我尝试连接的所有文件都是相同的格式。我的代码是 import numpy as np
import pandas as pd
import re
import nltk
from nltk impo
浏览 56提问于2021-09-28得票数 0
5回答
我有六个.csv文件。它们的总大小约为4 is。我需要清理每一个，并在每个上做一些数据分析任务。这些操作对于所有帧都是相同的。这是我用来读取它们的代码。
#df = pd.read_csv(r"yellow_tripdata_2018-01.csv")
#df = pd.read_csv(r"yellow_tripdata_2018-02.csv")
#df = pd.read_csv(r"yellow_tripdata_2018-03.csv")
#df = pd.read_csv(r"yellow_tripdata_2018-04.c
浏览 0提问于2018-11-01得票数 3
我在Pandas中的PD.read_csv没有导入用于视觉representation.It的.csv文件，而是一直返回错误消息。有什么问题吗？我试过了
data=pd.read_csv('Sample-Spreadsheet-10-rows.csv' encoding = "utf-8")
print data.head
此代码拒绝编译。
浏览 1提问于2022-05-09得票数 0
2回答
我有10个包含10000条记录的标识结构的数据格式。我想要创建一个矩阵，其中包含所有不同数据的每1000条记录。
因此，我的数据集如下：
df = pd.read_csv('10000_0.csv')
df1 = pd.read_csv('10000_1.csv')
df2 = pd.read_csv('10000_2.csv')
df3 = pd.read_csv('10000_3.csv')
df4 = pd.read_csv('10000_4.csv')
df5 = pd.read_csv('1000
浏览 1提问于2018-06-08得票数 1
回答已采纳
这个问题在这里已经有答案了 ： 导入CSV文件作为pandas DataFrame (9个答案) 昨天关门了。 当我写这段代码的时候 test_df1=pd.read_csv[CSVFILE] 它显示以下错误 Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
test_df1=pd.read_csv[CSVFILE]
TypeError: 'function' object is not subscriptable 如何解决这个问题
浏览 31提问于2021-03-01得票数 0
回答已采纳
2回答
GitHub中的约翰·霍普金斯数据集有什么问题吗？特别是当我试图解析已更新案例的CSV文件时，收到错误: HTTPError: HTTP error404: Not Found import pandas as pd
main_link = 'https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/'
CONFIRMED = pd.read_csv(main_link+'time_series_19-cov
浏览 30提问于2020-04-09得票数 1
1回答
我有一个用.csv读取的pd.read_csv()文件。不幸的是，每一行都是在一个单元格中输入的，而不是每个列的多个单元格，如下所示：
，我正在尝试像这样的东西来读取文件
sheffield = pd.read_csv('data/sheffield_weather_station.csv', skiprows=8, delimiter='|', engine='python')
它给出了这个输出，而不分离每个值/数据。我检查了Microsoft中列之间的空格，它们是任意的。是否有pd.read_csv()解决此问题的特定选项？
浏览 3提问于2019-12-25得票数 4
回答已采纳
我需要从同一个文件夹中读取几个文件，但文件名不同。有没有更优雅的方式来做这件事？
agency = pd.read_csv(r'C:\Users\rafin\Desktop\work\Rafi\gtfs\files\agency.txt')
calendar = pd.read_csv(r'C:\Users\rafin\Desktop\work\Rafi\gtfs\files\calendar.txt')
fare_attributes = pd.read_csv(r'C:\Users\rafin\Desktop\work\Rafi\gtfs
浏览 8提问于2021-03-01得票数 0
回答已采纳
2回答
我有CSV文件，头行中有#：
s = '#one two three\n1 2 3'
如果我使用pd.read_csv，#符号进入第一个标头：
import pandas as pd
from io import StringIO
pd.read_csv(StringIO(s), delim_whitespace=True)
#one two three
0 1 2 3
如果我设置参数comment='#'，那么pandas将完全忽略这一行。
有什么简单的方法来处理这个案子吗？
第二个问题，相关的，是我如何处理引用在这种情况
浏览 4提问于2015-05-18得票数 6
2回答
我认为数据清理有个小问题。在随附的CSV文件enter link to CSV中。有人在第7行的"length ft“栏中加了逗号。我指出了图片上的位置。enter image description here df=pd.read_csv('c:/2/runways.csv', error_bad_lines = True)
print(df)
df=pd.read_csv('c:/2/runways.csv', thousands=',')
print(df)
df=pd.read_csv('c:/2/run
浏览 30提问于2019-02-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用Python 3从给定的URL读取csv文件。
import pandas as pd
url = 'https://www.hkex.com.hk/eng/dwrc/search/dwFullList.csv' # error
url_2 = 'https://www.cboe.com/us/options/symboldir/equity_index_options/?download=csv
df = pd.read_csv(url) # error
df = pd.read_csv(url_2) # can download csv from ur
浏览 12提问于2021-05-05得票数 0
回答已采纳
我有一个csv，包含1列和2302行，其中8行为空白。所谓空白，我的意思是它们是完全空白的(即没有空格或任何东西)。
当我使用下面的Python代码将csv读入Pandas时，输出"judg_count“被截断为2294行(即8行空值被自动删除)，而不是2302行。
judg_count=pd.read_csv('sample_data.csv')
我已经尝试了以下多个代码：
judg_count=pd.read_csv('sample_data.csv').fillna(' ')
judg_count=pd.read_csv('
浏览 2提问于2020-01-06得票数 2
回答已采纳
import pandas as pd
df = pd.read_csv("E:\YangJian\jupyter notebook\movie_metadata.csv")
train = pd.read_csv("E:\YangJian\jupyter notebook\train_modified.csv")
当我运行"df“时，没有问题，但是当我运行"train”时，结果如下所示:文件b'E:\YangJian\jupyter notebook\train_modified.csv‘不存在
浏览 2提问于2017-07-14得票数 0
1回答
在CNTK示例(CNTK_104_Finance_Timeseries_Basic_with_Pandas_Numpy)中，数据如下：
我已经尝试了pd.read_csv来读取我自己的csv数据：
url = 'http://localhost/csv/SPY0.csv'
data = pd.read_csv(url)
data.tail(5)
...the结果：
问题是:像"get_stock_data“这样的csv列格式是如何做到的？
浏览 20提问于2017-02-17得票数 2
回答已采纳
这个代码段有什么问题？
filename = "https://...filepath.../auto.csv"
with open (filename) as readfile:
df = pd.read_csv(readfile)
错误： FileNotFoundError: Errno 2没有这样的文件或目录：
我确信该文件是存在的，并且是正确的路径，因为当我使用此文件时，它可以工作。
df = pd.read_csv(filename, names = headers)
浏览 2提问于2019-10-05得票数 0
我使用pandas pd.read_csv()在读取时使用转换器函数读取和处理一列字符串列。我把'object‘作为数据类型，但是字符串会更节省空间。
我能以某种方式说服pd.read_csv()从一开始就让'string‘类型的列出现吗？我知道以后如何转换，但这可能会成为内存问题，数据集很大。
f = lambda x: "/".join(x.split('/')[1:5])
pd.read_csv(..., convertes={'path':f}, ...)
I use pandas 1.0.3 and python
浏览 24提问于2020-05-08得票数 0
1回答
我有所有这些数据：
demographic_data1 = pd.read_csv('Demographic Data Part 1',index_col=0,dtype={'Year':object})
demographic_data2 = pd.read_csv('Demographic Data Part 2',index_col=0,dtype={'Year':object})
employment_data1 = pd.read_csv('Employment Data Part 1',index_co
浏览 5提问于2020-01-23得票数 0
回答已采纳
因此，我正在构建一个包含越来越多csv的数据集，而不是添加新的df# = pd.read_csv(filename, index...)，我更喜欢创建一个函数来读取csv列表，然后在导入时附加它们。有什么建议吗？我在下面写下了我目前所拥有的代码。
import glob
files = glob.glob('*.csv')
files
alg1_2018_2019 = pd.read_csv('alg1_2018_2019.csv', index_col=False)
alg1_2017_2018 = pd.read_csv('alg1_2017_2
浏览 0提问于2019-06-21得票数 0
我已经成功地连接了部分数据，但我认为需要在dtype prep中使用一些指针来连接整个数据集！
在python Anaconda中连接9个csv(相同的列标题)。首先，6无问题(df1-6)。7-9 (df7-9)未发生(.csv为no > 5mb)。我试着根据它猜测的.csv的1-6的数据类型来定义数据类型，做了一些调整，但它在我的代码中没有将Float64识别为数据类型，也尝试了low_memory=False，它不知道False是什么。新手。
df1 = pd.read_csv('AN.csv', header=0, nrows=1934)
df2 = pd.rea
浏览 44提问于2018-06-09得票数 0
1回答
我想在不同的列名上合并2个数据帧。它在单个文件上工作，使用
df1 = pd.read_csv('df1.csv', header = 0)
df2 = pd.read_csv('df2.csv', header = 0)
All = pd.merge(df1, df2, how = 'left', left_on = 'Name1', right_on = 'Name2')
All = All.drop('Name2', 1)
All.to_csv('all.csv', sep=
浏览 0提问于2017-05-16得票数 0
5回答
我正在尝试导入具有以下文件名(phone1、phone2等)的数据集
df1 = pd.read_csv(r'C:\Users\...\phone1.csv')
df2 = pd.read_csv(r'C:\Users\...\phone2.csv')
df3 = pd.read_csv(r'C:\Users\...\phone3.csv')
df4 = pd.read_csv(r'C:\Users\...\phone4.csv')
df5 = pd.read_csv(r'C:\Users\...\phone5.csv&#
浏览 2提问于2021-06-19得票数 3
回答已采纳
我试图使用Python函数来执行数据预处理。我想要高效的代码。我有8个文件，我正在阅读，以加载他们和做一些分析。如何使用函数和.head()来读取所有的CSV文件？
例如，我从一个驱动器加载数据，如下所示。
if 'myName' in user or user == '/Users/rick':
file1 = pd.read_csv(path + '/Data Exports/file1.csv')
file2 = pd.read_csv(path + '/Data Exports/file2.csv'
浏览 6提问于2022-07-13得票数 -1
回答已采纳
我在试着运行一个算法。加载数据集时发生错误，能否解决此问题？如何在python中解决这个问题？加载数据集的代码是：
region = "testingX"
filename = region + ".csv"
x = np.array(pd.read_csv(filename, usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], header=None))
y = np.array(pd.read_csv(filename, usecols=[10], header=None))
我得到以下错误：
ValueError: could not conv
浏览 0提问于2018-11-01得票数 0
回答已采纳
上下文
在中读取文件时应该使用with open：
import csv
with open('employee_birthday.txt') as csv_file:
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
line_count = 0
for row in csv_reader:
if line_count == 0:
print(f'Column names are {", ".join(row)}')
浏览 1提问于2018-12-06得票数 17
回答已采纳
我试图在python(jupyter notebook)中读取csv文件，但得到一个错误。代码如下：
import sys
import pandas as pd
import scipy
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib
import sklearn
import matplotlib.pyplot as plt
pwd
data = pd.read_csv("C:\Users\DELL\Desktop\creditcard.csv")
SyntaxError：(unicode错误) '
浏览 2提问于2019-09-04得票数 1
1回答
我在CSV原始数据文件中遇到了EM Dash的问题，导致Pandas无法读取csv。
我在下面运行了几个变体
datalocation = filepath
df = pd.read_csv(datalocation)
收到错误：“UnicodeDecodeError：'ascii‘编解码器无法解码位置4中的字节0xef :序数不在范围内(128)”
其他变体包括
df = pd.read_csv(datalocation, encoding='utf-8')
df = pd.read_csv(datalocation, encoding
浏览 0提问于2015-07-29得票数 1
1回答
我创建了一个接受4个参数的函数。但我有100组不同的这4个参数，我想要将它们输入到我的函数中。
尝试使用4个参数迭代100集合，但我需要的结果只显示字符串，而不是任何类型的括号，因为我的函数不能有额外的括号。
下面是我的代码：
def main():
run_list = [('file1.csv', 'file2.csv', pd.read_csv('file1.csv').columns[0], pd.read_csv('file2.csv').columns[0]),
('fi
浏览 1提问于2021-12-01得票数 0
我正在尝试使用pd.read_csv命令在Python3.5中读取导入熊猫的csv文件。但是，系统会返回以下错误消息：
>>> Lung = pd.read_csv('c:\users\LungCapData.csv')
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \uXXXX escape
在上面的错误消息中，左括号被突出显示。你能帮我解决这个问题吗？
浏览 42提问于2016-09-25得票数 2
我是朱庇特笔记本的新手(通常是编程新手)。我已经尝试过寻找类似的问题，但还没有找到解决方案。
我得到了这个错误: FileNotFoundError: Errno 2没有这样的文件或目录：‘data/文件夹/filename.csv’
当试图逃跑时
df = pd.read_csv('data/folder/filename.csv')
文件filename.csv与我使用的笔记本位于同一个目录中。
使用这个笔记本的其他人(共同学习)能够在没有任何错误的情况下运行这个程序。
我的解决办法是删除“data/文件夹/”，然后只运行
df = pd.read_csv('fil
浏览 2提问于2022-10-02得票数 0
回答已采纳
2回答
我想隔离一个位于cvs文件中间的数据集，但我不知道如何隔离。 我试过了 data_df_2 = pd.read_csv('data_set.csv', skiprows=range(1:8,21:114) 和 data_df_2 = pd.read_csv('data_set.csv', skiprows=range(1,8), skiprows=range(21,114) 它们都不起作用。解决我的问题的正确方法是什么？
浏览 28提问于2020-04-08得票数 2
有人知道如何启动循环来读取下面的所有文件，并在每个表中计数行并导出一个表中的数字吗？我使用jupyter笔记本运行python (3.8)，并使用熊猫操作数据。我想数数在一定时期内每天有多少条推特。我使用twint检索信息，并希望分析数据。
df01 = pd.read_csv("00_bitcoin_raw_2020-03.csv")
df02 = pd.read_csv("00_bitcoin_raw_2020-04.csv")
df03 = pd.read_csv("00_bitcoin_raw_2020-05.csv")
df04 = p
浏览 1提问于2021-05-30得票数 0
回答已采纳
我得到了以下错误：
pandas.errors.ParserError:在“”之后的“希望的”
原因是因为第一行有不应该存在的'"'：
"Name|Kind|Color|Price
我尝试了以下几点：
`pd.read_csv(filename, sep='|', usecols=fields, engine='python')`
这就产生了上述错误。
pd.read_csv(filename, sep='|', usecols=fields, engine='python', quotecha
浏览 21提问于2020-11-10得票数 1
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