写一个遍历使用pd.read_csv读取的行的代码

时间: 2023-10-31 19:06:39 浏览: 71
JAVA

csv文件处理代码（读写）

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当然可以，以下是遍历使用pd.read_csv读取的行的代码： ```python import pandas as pd # 读取csv文件 data = pd.read_csv('filename.csv') # 遍历每一行 for index, row in data.iterrows(): # 打印每一行数据 print(row) ``` 希望对您有帮助！
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逐行翻译代码 def merge_cnts(): for i in range(101)[1:]: incsv = './result/cnt_{}/result_%03d.csv' %i tocsv = './result/merge/result_%03d.csv' %i print('processing ' + tocsv) df = pd.read_csv(incsv.format(4)) df['cnt'] = 4 df.to_csv(tocsv, index=False) for cnt in range(4): df = pd.read_csv(incsv.format(cnt)) df['cnt'] = cnt df.to_csv(tocsv, mode='a', index=False, header=False)

这段代码定义了一个名为“merge_cnts”的函数，用于将多个文件中的数据合并到一个文件中。具体来说，代码实现的过程如下： 1. 使用for循环遍历数字1到100，并对每个数字执行以下操作： a. 使用字符串格式化函数将...

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temp_data = [pd.read_csv(osp.join(dir_csv_curr, file)) for file in sorted(os.listdir(dir_csv_curr)) if 'csv' in file]

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import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('filename.csv') # 找到所有重复的行 duplicates = df[df.duplicated(keep=False)] # 根据重复行进行分组 groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns)) # 遍历每个分组，将重复行写入新的csv文件 for _, group in groups: group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False)的功能？怎么使用进程池加速？

这个代码首先使用duplicated()函数找到所有重复的行，然后使用groupby()函数按照所有列进行分组。接着，定义一个函数process_group()，用于处理每个分组。最后，使用进程池处理所有分组，将它们传递给process_group...

import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('day01改改.csv') # 遍历指定列，删除不符合条件的行 for index, row in df.iterrows(): if row['app_type'] != 0 and row['app_type'] != 1: df.drop(index, inplace=True) break # 重置行索引 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 将更新后的数据写入CSV文件 df.to_csv('day01改改.csv', index=False) #%% 为什么一直运行没结果

在你的代码中，你尝试在遍历行并删除不符合条件的行后，将更新后的数据写回到原始的CSV文件。这可能导致问题，因为你同时在读取和写入同一个文件。这样做可能导致文件锁定或者覆盖正在打开的文件的问题。 为了解决...

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你可以使用os模块遍历整个文件夹中的csv文件，然后对每个csv文件进行排序并写入。修改后的代码如下： import os import pandas as pd # 要处理的文件夹路径 folder_path = 'example_folder' # 遍历文件夹中...

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根据你提供的代码，错误出现在 model.predict(data) 这一行，错误信息...最后，我们使用模型的 predict() 方法对输入数据进行预测，并将预测结果保存到一个新的 Pandas DataFrame 中，最终将结果保存为 CSV 文件。
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