python:csv中有url_1、url_2…url_10十列数据和org_url,(在url1–10十列中)查找每行和org_url相同的数据,并在表中新建一列标注每行相同的url表头是哪一个?
时间: 2024-05-30 09:13:56 浏览: 4
可以使用python的pandas库来处理csv文件。具体操作流程如下:
1.使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件,并指定分隔符。
2.使用pandas库中的DataFrame数据类型对读取的文件进行处理,找到每行url1-10中与org_url相同的数据。
3.根据每行找到的相同数据所在的列,新建一列标注每行相同的url表头是哪一个。
4.使用pandas库中的to_csv函数将处理后的数据重新写入csv文件中。
具体实现代码如下:
import pandas as pd
#读取csv文件并指定分隔符为","
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', sep=',')
#找到每行url1-10中与org_url相同的数据,并获取这些数据所在的列
same_columns = []
for i in range(df.shape[0]):
for j in range(1, 11):
if df.iloc[i]['org_url'] == df.iloc[i]['url_{}'.format(j)]:
same_columns.append('url_{}'.format(j))
#在表中新建一列标注每行相同的url表头是哪一个
df['same_headers'] = same_columns
#将处理后的数据重新写入csv文件中
df.to_csv('processed_csv_file.csv', sep=',', index=False)
相关问题
pd.read_csv读取data_url数据
以下是使用pd.read_csv读取data_url数据的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取data_url数据
data_url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"
df = pd.read_csv(data_url, header=None)
# 显示前5行数据
print(df.head())
```
上述代码中,我们首先导入了pandas库,并将数据的URL存储在data_url变量中。然后,我们使用pd.read_csv函数读取数据,并将header参数设置为None,以便正确解析数据。最后,我们使用head函数显示前5行数据。
pd.read_csv(url_string)报错
当使用`pd.read_csv(url_string)`读取远程CSV文件时,可能会遇到以下几种常见的错误:
1. **HTTPError**:如果提供的URL无效或无法访问,将引发HTTPError。这可能是由于网络连接问题、URL错误或服务器问题引起的。您可以检查URL是否正确,并确保您的网络连接正常。
2. **URLError**:类似于HTTPError,URLError也是由于无法访问URL引起的。这可能是由于网络连接问题、URL错误或服务器问题引起的。您可以检查URL是否正确,并确保您的网络连接正常。
3. **ParserError**:当读取CSV文件时,如果文件格式不正确或包含无效的数据,将引发ParserError。这可能是由于文件结构不符合CSV规范、数据类型不匹配或缺失值等问题引起的。您可以检查文件内容,并确保它符合CSV格式要求。
4. **UnicodeDecodeError**:当读取包含非ASCII字符的CSV文件时,如果文件编码与Python默认编码不匹配,将引发UnicodeDecodeError。您可以尝试指定正确的编码方式来解决此问题,例如使用`encoding='utf-8'`参数。
5. **FileNotFoundError**:如果提供的URL无效或文件不存在,将引发FileNotFoundError。您可以检查URL是否正确,并确保文件存在于指定的位置。
这些是一些常见的错误,但实际上还可能有其他错误情况。如果您遇到其他错误,请提供具体的错误信息,以便更好地帮助您解决问题。