pd.read_csv(filename, encoding='utf-8').values

时间: 2024-05-30 13:08:39 浏览: 74
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读写CSV文件函数（代码）

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这行代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数从一个 CSV 文件中读取数据，并将其转换为 NumPy 数组的形式。 其中，filename 是待读取的 CSV 文件名，encoding='utf-8' 参数指定了文件编码方式为 UTF-8，以避免出现中文乱码等问题。 最后，.values 方法将 pandas 数据框转换为 NumPy 数组，以便进行后续的数据处理和分析。
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df = pd.read_csv('Studentslnfo.csv', encoding='gbk') # 统计不同性别下每个家长受教育水平的人数 female_parent_edu_counts = df[df['性别'] == '女']['家长受教育水平'].value_counts() male_parent_edu_counts...

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import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 3, 4] # 仅读取第0列、第3列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = np.logical_and(file[:, 1] == "Rx", file[:, 2] == "1a7") # 第三列为Rx且第四列为107 data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result[~mask] print("报文通过数: {}".format(success_sum)) print("报文未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if __name__ == '__main__': read_asc("E:\\package\\databin 7-11-2023 1-32-43 pm Messages File.asc") 为这段代码创建一个值为"1a7","107","2f0"的数组，循环读取数组值并赋值给 read_message方法中的 file[:, 2]，将每一次赋值后的结果都在当前路径下创建一个文本并写入

for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): ...
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SaveAs()函数的参数不能设置编码方式为utf-8吗？那要在上述代码的哪里修改。第二个问题是请你用openpyxl写一段代码能够使得多个300MExcel批量转化为utf-8格式的csv，注意效果要快，而且要批量，并且编码方式是utf-8.尽量不要使用to.csv因为速度太慢了，谢谢。第三个问题，举出其他库来实现我说的效果，并给出完整的代码，注意这些代码要能够在python运行，不要再给我报错的了

df.to_csv(os.path.join(csv_dir, f'{filename}_{sheetname}.csv'), index=False, encoding='utf-8') 这段代码会遍历指定目录下所有的Excel文件，并将每个文件中的所有工作表转换为CSV文件，并保存在指定目录...

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