import pandas as pd df = pd.read_csv('/root/user_info.txt', sep='\t', header=None) df[8] = df[8].apply(lambda x: eval(x)) df = pd.json_normalize(df[8]) df = df.drop(['score'], axis=1) df = df[['systemtype','education','marriage_status','phonebrand']] print(df) df.to_csv('0711.txt',index=False,header=0)
时间: 2023-10-21 17:05:26 浏览: 44
您的代码看起来没有明显的错误,它的功能是读取一个以制表符分隔的文本文件,并进行一些数据处理和筛选操作,最后将结果保存为另一个文本文件。
请确保以下几点:
1. 确保文件路径 '/root/user_info.txt' 是正确的,并且该文件存在。
2. 确保文件中的数据按照制表符进行分隔。
3. 确保文件中的列索引与您在代码中使用的索引一致。
如果您遇到任何错误信息或问题,请提供详细的错误信息,以便我能够更具体地帮助您解决问题。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
df = pd.read_csv( /train.csv , sep= )
很抱歉,引用中提供的代码片段中没有给出`/train.csv`的具体路径,无法确定`pd.read_csv()`函数中的文件路径参数。但是,根据代码片段中的其他信息,我们可以了解到以下内容:
1. `pd.read_csv()`函数用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式。
2. `sep`参数用于指定CSV文件中的分隔符。
3. 引用中的代码片段使用`pd.read_csv()`函数从`adult.data`文件中读取数据,并将其保存为`adults.csv`文件。
4. 引用中的代码片段使用`pd.read_csv()`函数从`train`文件中读取数据,并将其转换为DataFrame格式。
因此,如果您想使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式,您需要提供CSV文件的路径和文件名,并使用`sep`参数指定分隔符。例如,如果您的CSV文件名为`train.csv`,并且该文件位于当前工作目录中,则可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv', sep=',')
```
请注意,上述代码假定CSV文件中使用逗号作为分隔符。如果您的CSV文件使用其他分隔符,请相应地更改`sep`参数的值。