df = pd.read_csv('./data/附件1:data_100.csv', header=0)在python中这句话是什么意思
时间: 2024-04-12 13:34:47 浏览: 38
在Python中,这句代码的意思是使用pandas库中的read_csv函数读取一个名为'./data/附件1:data_100.csv'的CSV文件,并将其存储在名为df的数据框中。header=0表示将第一行作为列名。通过这个代码,可以将CSV文件中的数据加载到df数据框中,方便后续对数据进行操作和分析。
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if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据,其他不做大修改
要将代码修改为使用MNIST数据集而不是txt文件,你需要进行以下修改:
1. 导入所需的库和模块:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_openml
```
2. 加载MNIST数据集:
```python
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)
```
3. 将图像矩阵和标签分别存储为numpy数组:
```python
X = mnist.data
y = mnist.target
```
4. 创建一个包含所有数据的Pandas数据框:
```python
df = pd.DataFrame(X)
df['label'] = y
```
5. 将数据框保存为CSV文件:
```python
df.to_csv(args.save, index=False)
```
注意,这里我们使用了`args.save`作为保存文件名,这是根据你之前的代码中的`--save`命令行参数来决定的。
除了以上修改,你还需要删除以下代码块,因为MNIST数据集已经包含了图像数据和标签,不需要再读取其他文件:
```python
# read train subjects
train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject'])
# read test subjects
test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject'])
# concat
subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0)
# read train labels
train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label'])
# read train labels
test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label'])
# labels
labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0)
final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1)
data = []
for name in COLUMNS:
final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1)
```
这些修改后的代码将直接将MNIST数据集转换为CSV文件,并保存到指定的路径中。
忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")
要忽略该脚本中的警告,可以在脚本开头添加以下两行代码:
```python
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
```
这会忽略脚本中的所有警告。将这两行代码添加到脚本的开头即可:
```python
import pandas as pd
import glob
import warnings
def com():
warnings.filterwarnings("ignore")
file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt')
data = pd.DataFrame()
for i in file_paths:
df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0])
data = pd.concat([data, df])
data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)
df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True)
data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower()
data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False)
all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',')
all[0] = all[0].str.split('.')
all[0] = all[0].apply(
lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:]))
new_col = all[0]
result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1)
result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False)
summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',')
grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index()
grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True)
grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1])
grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False)
top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',')
alls = top_10000.nlargest(10000, 1)
alls.drop(columns=[1], inplace=True)
alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False)
final = top_10000.iloc[10000:]
final.drop(columns=[1], inplace=True)
final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False)
print(final.to_csv)
def main():
print("开始清洗域名文件")
com()
print("数据清洗完毕")
if __name__ == "__main__":
main()
```
这样就可以在运行脚本时忽略所有警告了。
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