运行data.loc[tmp_day:data.index.values[i],['lastPrice']].to_csv(tmp_str, skiprows=cast_list)产生报错to_csv() got an unexpected keyword argument 'skiprows'怎么解决?跟您上面说的方法一样但是没办法成功呢?
时间: 2023-03-02 17:50:09 浏览: 82
这个报错是因为pandas的to_csv()函数不支持skiprows参数。你可以考虑使用其他的方式跳过指定行,例如使用skiprows参数的read_csv()函数来读取数据,并将读取后的数据再写入文件。具体实现方法可以参考下面的代码:
```
import pandas as pd
# 读取数据,跳过指定行
data = pd.read_csv('your_data_file.csv', skiprows=cast_list)
# 写入数据
with open(tmp_str, 'w') as f:
f.write(data.to_csv(index=False))
```
这样就可以将读取后的数据写入文件了,同时跳过指定行。请注意,上述代码中的"your_data_file.csv"应该替换成你的数据文件名。
相关问题
csv_data = csv_data.set_index根据上表来解释一下
这行代码的作用是,将名为 `img_name` 的列设置为这个 CSV 数据的行索引,即将该列作为数据框的行标签。这样做的目的是方便后续的数据查询和操作,因为在图像数据处理中,通常需要根据文件名来获取该图像的标注信息。例如,如果要获取 `image_001.jpg` 这张图像的标注信息,只需要使用以下代码:
```
row = csv_data.loc['image_001.jpg']
```
这将返回一个 Series 对象,包含了 `img_name` 为 `image_001.jpg` 的行的所有数据。如果要获取该图像中检测到的狗的信息,可以使用以下代码:
```
dog_data = csv_data.loc['image_001.jpg'].loc[csv_data['class'] == 'dog']
```
这将返回一个 DataFrame 对象,包含了该图像中检测到的狗的所有标注信息。这些操作都是基于行索引进行的,因此将 `img_name` 列设置为行索引可以方便地进行这些操作。
csv_data = pd.read_csv(path, header=None) dataset = csv_data.loc[:, 0:96] labels = csv_data.loc[:, 95]
这段代码的作用是读取一个csv文件,然后将其第一列到第96列作为数据集,第95列作为标签。具体解释如下:
- `pd.read_csv(path, header=None)`:使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取路径为 `path` 的 csv 文件,其中 `header=None` 表示该文件没有表头。
- `csv_data.loc[:, 0:96]`:使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第0列到第96列的所有列,即数据集。
- `csv_data.loc[:, 95]`:使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第95列的所有列,即标签。
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