data = pd.read_csv("filename.txt", sep=",t")

时间: 2023-12-05 21:09:12 浏览: 32
This line of code reads in a file called "filename.txt" using pandas library's read_csv function. The separator used in the file is ",t" (comma and the letter t), which means that the file is expected to have comma-separated values with a tab character (represented by "\t" in Python) at the end of each line. However, it is more likely that the intended separator is just "\t" (tab character), so the correct code would be: data = pd.read_csv("filename.txt", sep="\t")
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pd.read_csv中文形成乱码

在使用pd.read_csv函数读取csv文件时,如果文件中包含中文字符,可能会导致输出乱码的问题。解决这个问题的方法是在pd.read_csv函数中添加一个参数encoding='gbk',指明编码方式为gbk。例如:file = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')。这样就可以正确输出中文字符了。\[1\] 另外,encoding参数还可以指定为其他字符集类型,如'utf-8'或'ISO-8859-1',具体根据实际情况而定。\[2\]同时,pd.read_csv函数可以读取文件路径、网页上的文件或文件对象,具体使用方法可以参考以下示例代码:\[3\] ```python # 文件路径读取 file_path = r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv" f_df = pd.read_csv(file_path, sep=",|:|;", engine="python", header=0, encoding='gbk') print(f_df) # 网页上的文件读取 f_df = pd.read_csv("http://localhost/data.csv") # 文件对象读取 f = open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv", encoding="gbk") f_df = pd.read_csv(f) ``` 通过以上方法,你可以正确读取包含中文字符的csv文件,并避免乱码问题的出现。 #### 引用[.reference_title] - *1* [python读csv文件中文乱码问题简单解决(附python遍历目录下csv文件并输出内容的代码)](https://blog.csdn.net/m0_49558200/article/details/124313663)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

def data3(): while True: fileName = input("请输入要打开的文件名tmdb_5000_movies_budgt_popularity.csv:") try: # 读取数据集 df = pd.read_csv(fileName) df = df[df["original_language"] == "en"] df.to_csv("tmdb_5000_movies_budgt_popularity_en.txt", sep=",") print('任务3执行成功!') break except: print('任务3执行失败!') break

这段代码是一个Python函数,名为data3。它会不断地询问用户输入一个文件名,并尝试读取该文件。如果文件读取成功了,它会筛选出其中原始语言为英语的记录,并将这些记录保存到一个名为"tmdb_5000_movies_budgt_popularity_en.txt"的文件中。最后,它会输出"任务3执行成功!"。如果文件读取失败了,它会输出"任务3执行失败!"。

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import pandas as pd from openpyxl import Workbook df=pd.read_csv("C:/anaconda/soi.long.data.csv",encoding=('ANSI')) def read_soi_data(file_path): soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 读取CSV文件,指定第一列为日期列,解析为日期格式 soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 将所有时间抽取为单独的列Date(形式为YYYY-MM-01) soi_data['Date'] = soi_data.index.strftime('%Y-%m-01') # 将所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI soi_data = soi_data[['Date', 'SOI']] # 将所有缺失值丢弃处理 soi_data = soi_data.dropna() # 导出到新的txt文件soi_dropnan.txt soi_data.to_csv('soi_dropnan.txt', sep=',', index=False) return soi_data # 使用示例 soi_data = read_soi_data('soi.long.data.csv') print(soi_data.head()) def read_soi_data(filename): # 读取数据集 df = pd.read_csv(filename, delim_whitespace=True, header=None, names=['SOI']) # 去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 统计最大值、最小值、平均值 soi_max = df['SOI'].max() soi_min = df['SOI'].min() soi_mean = df['SOI'].mean() return soi_max, soi_min, soi_mean # 调用函数读取数据集并统计SOI字段的最大值、最小值、平均值 soi_max, soi_min, soi_mean = read_soi_data('soi_dropnan.txt') # 打印结果 print('SOI字段的最大值为:', soi_max) print('SOI字段的最小值为:', soi_min) print('SOI字段的平均值为:', soi_mean) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def plot_histogram_and_pie_chart(): # 读取文件 data = pd.read_csv('soi_dropnan.txt', delim_whitespace=True, header=None, names=['Date', 'SOI']) # 统计最大值和最小值 maxValue = data['SOI'].max() minValue = data['SOI'].min() # 离散化 category = [minValue, 0, maxValue] labels = ['NinoRelate', 'LaNinaRelate'] data['Label'] = pd.cut(data['SOI'], bins=category, labels=labels) # 保存结果 data.to_csv('soi_dropnan_result.csv', index=False, columns=['Date', 'SOI', 'Label']) # 画饼状图 pie_data = data.groupby('Label').size() pie_data.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') plt.legend() plt.savefig('soi_pie.png', dpi=300) plt.show() # 读取数据 df = pd.read_csv('soi_dropnan_r

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