df2=pd.read_csv('day01改.csv') for row in df2: if row['type']=='a': row['type']=1 elif row['type']=='b': row['type']=2 elif row['type']=='c': row['type']=3 elif row['type']=='d': row['type']=4 elif row['type']=='e': row['type']=5 elif row['type']=='f': row['type']=6 elif row['type']=='g': row['type']=7 elif row['type']=='h': row['type']=8 elif row['type']=='i': row['type']=9 elif row['type']=='j': row['type']=10 elif row['type']=='k': row['type']=11 elif row['type']=='l': row['type']=12 elif row['type']=='m': row['type']=13 elif row['type']=='n': row['type']=14 elif row['type']=='o': row['type']=15 elif row['type']=='p': row['type']=16 elif row['type']=='q': row['type']=17 elif row['type']=='r': row['type']=18 elif row['type']=='s': row['type']=19 elif row['type']=='t': row['type']=20 TypeError: string indices must be integers

# 读取CSV文件 df1 = pd.read_csv('day01.csv') df2 = pd.read_csv('app_class.csv') # 比对两列数据 merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['type'] # 保留相同的数据 merged_df.to_csv('day01.csv', index=False) merged_df KeyError: 'type'

df1 = pd.read_csv('day01.csv') df2 = pd.read_csv('app_class.csv') # 比对两列数据 merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['class'] # 保留相同的数据 merged_df...

import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) ...

df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0)

这段代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取两个 CSV 文件，并使用 fillna 方法将其中的缺失值填充为 0。具体来说，df1 读取了名为 train 的 CSV 文件，df2 读取了名为 test 的 CSV 文件，两个 DataFrame 变量都...

df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[0]), sep='\\s+') df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[1]), sep='\\s+')换一种方式

df2 = pd.DataFrame([x.split() for x in report_list[1][1:]], columns=report_list[1][:-1]) print(df2) 输出结果应该是两个 DataFrame，分别对应于两个评估报告的表格形式。请注意，这只是一个示例，具体...

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KD...

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 pd.read_csv 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra...

Cell In[3], line 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') ^ SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

df2 = pd.read_csv('D:/Users/Downloads/07-机器学习入门/望京LINE.csv') 2. 在路径中的每个反斜杠\前面再加一个反斜杠\，这样Python解释器就不会将其识别为转义字符。 python df2 = pd.read_csv('D:\\...

def read_excel(file_path1,file_path2): df1 = pd.read_excel(file_path1) df2 = pd.read_excel(file_path2) return df1,df2，最后输出的df1,df2该怎么用

df2 = pd.read_excel(file_path2) # 对df1和df2进行操作 df3 = pd.merge(df1, df2, on='key') return df3 这里我们将df1和df2合并为一个新的DataFrame对象df3，并将df3作为函数的返回值。

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')改错

这两行代码本身没有错误，但是缺少了导入 pandas 库的语句。...df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据') 这样才能正确使用 pandas 库中的 read_excel 函数来读取 Excel 文件中的数据。

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

df2.to_csv("data.csv") # 存储到 CSV 文件中在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件，需要先...

程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree =...

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 results = tree.query(df1.iloc[:, :2]....

df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')对其排序

df2_sorted = df2.sort_values(by='某一列的名称', ascending=True) 其中，by 参数指定按照哪一列排序，ascending 参数指定排序方式，True 表示升序，False 表示降序。你可以将 df2_sorted 输出到...

df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')去除里面某些数据

要去除数据，可以使用 Pandas 的 drop ...df2 = df2.drop([0, 1]) 2. 去除符合某个条件的行，例如去除“数量”列小于 10 的行： df2 = df2.drop(df2[df2['数量'] ].index) 需要根据具体情况进行调整。

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 将搜索到的第三列的值替换1.txt文件中的第三列的值 df1.iloc[:, 2] = df2.iloc[ind, 2].values # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)，将搜索到的所有满足条件的第三列的值求平均值再替换

df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree....

根据上述代码，改写下列程序try: df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None) except Exception as e: print("Error: ", e)

points3D = pd.read_csv('points3D.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') skeleton = cv2.imread('skeleton.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2]....

# 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "E:/baby/paper/rain" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, encoding='ISO-8859-1', header=0, usecols=[1], delimiter=',') df2.fillna(0, inplace=True) dfs2.append(df2) df_X2 = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X2.to_csv('1.csv') print(df_X2)为什么输出的文件一列的数据分开分布在了3列，如何解决这个文件

df2 = pd.read_csv(file2_path, encoding='ISO-8859-1', header=0, usecols=[1], delimiter=',', lineterminator='\n') 2. 在读取csv文件时，指定 engine='python'，例如： df2 = pd.read_csv(file2_...

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# 读取CSV文件 df1 = pd.read_csv('day01.csv') df2 = pd.read_csv('app_class.csv') # 比对两列数据 merged_df = df1.merge(df2, on='appid', how='inner') merged_df['appid'] = merged_df['type'] # 保留相同的数据 merged_df.to_csv('day01.csv', index=False) merged_df KeyError: 'type'

df1 = pd.read_csv(train, encoding='utf-8').fillna(0) df2 = pd.read_csv(test, encoding='utf-8').fillna(0)

df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[0]), sep='\\s+') df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(report_list[1]), sep='\\s+')换一种方式

Cell In[3], line 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') ^ SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape

def read_excel(file_path1,file_path2): df1 = pd.read_excel(file_path1) df2 = pd.read_excel(file_path2) return df1,df2，最后输出的df1,df2该怎么用

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def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

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