read_csv delimiter 两个空格

时间: 2024-02-13 22:46:27 浏览: 129
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pandas.read_csv参数详解(小结)

如果您想使用 read_csv 函数读取一个以两个空格作为分隔符的 CSV 文件，可以使用 delimiter 参数来指定分隔符为 "\s\s+"，例如： import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv', delimiter='\s\s+') 其中 'data.csv' 是你需要读取的文件名。希望对您有所帮助！
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pd.read_csv默认值

pd.read_csv的默认值为以下参数: - delimiter: "," - quotechar: """ - doublequote: True - skipinitialspace: False - lineterminator: "\r\n" - quoting: csv.QUOTE_...2. pd.read_csv如何处理空格和换行符？ 3.

pd.read_csv default values

pd.read_csv函数的默认值如下： - delimiter（分隔符）: 逗号（,） - quotechar（引号字符）: 双引号（"） - doublequote（引号转义）: True - skipinitialspace（跳过初始空格）: True - lineterminator（行终止符...

python pd.read_csv读txt

df = pd.read_csv('your_file.txt', delimiter='\t') # 以制表符为分隔符 上述代码将会读取名为"your_file.txt"的文本文件，并将其加载到名为df的DataFrame对象中。 您可以根据实际的txt文件的分隔符来...

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读取csv文件后，使用pandas库的read_csv函数可以方便地将其转换为DataFrame对象。如果您需要将DataFrame对象转换为列表，并在同一个列表里的元素之间用空格分开，可以使用列表推导式来实现。以下是一个示例...

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如何利用Pandas的read_csv函数中的参数来优化数据读取并处理特定的数据格式问题？

首先，sep/delimiter参数允许你指定CSV文件中字段的分隔符。如果你的CSV文件使用制表符或空格作为分隔符，应将此参数设置为相应字符。例如，使用sep='\t'来读取制表符分隔的数据。 对于列名的处理，header...
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readdata_paths_readdata_

接下来，我们将详细探讨这两个主要方面。 首先，我们来看"readdata_paths.m"这个文件，它很可能是实现数据读取的脚本。在MATLAB中，我们可以使用textscan或csvread函数来从文本文件中读取数据。textscan更...

data=pd.read_csv(indir,header=None,names=['sta','year','mon','day','prep'],delimiter='\s+')#,names=['sta','year','mon','day','prep'] #year= data.iloc[:,1] #mon = data.iloc[:,2] pr = data.iloc[:,4] subyrs=list(set(data.iloc[:,1]))这段代码是干什么的

这段代码是用来读取一个以空格为分隔符的csv文件，并将其存储为一个名为data的pandas DataFrame对象。其中，indir表示文件路径，header=None表示文件中没有列名，names=['sta','year','mon','day','prep']表示指定...

Read_csv(filepath_or_butter,sep=“,”,delimiter=None,header=‘infer’,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_value=None,skipinitialspace=False,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,skip_blank_lines=True,parse_dates=False,infer_datetime_format=False,keep_date_col=False,date_parser=None,dayfirst=False,iterator=False,chunksize=None,compression=‘infer’,thousands=None,decimal=b‘.’,lineterminator=None,quotechar=‘“’,quoting=0,escapechar=None,comment=None,dialect=None,tupleize_cols=False,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,skipfooter=0,skip_footer=0,doublequote=True,delim_whitespace=False,as_recarray=False,compact_ints=False,use_unsigned=False,low_memory=True,butter_lines=None,memory_map=False,float_precision=None)详细解释一下以上代码的意思

这是一个用于读取CSV文件的函数，参数如下： - filepath_or_buffer：指定文件路径或者一个类文件对象 - sep：指定分隔符，默认为逗号 - delimiter：指定分隔符，默认为None，如果设置了则会覆盖sep参数 - header：...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码

1. 导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。 2. 读取名为 "winequality-white.csv" 的文件，将其转换成 pandas 的 DataFrame 对象 file。 3. 将 file 复制到名为 df 的新变量中。 4. 定义了函数 plot_...

# ！/usr/bin/env python # -*- coding：utf-8 -*- # author: haotian time:2019/9/14 import numpy as np f = open("./data/CD_Flight190914A.csv", "rb") excel = open("./data/time_flight.csv", "w+") # position_exl = open("./data/position_exl.csv", "w+") schedule = np.loadtxt(f, dtype=str, delimiter=",", skiprows=1, usecols=(4,)) # 分隔符 空格 Array = np.zeros(209) count = 1 i = 0 n = 0 while i < (len(schedule)-1): if schedule[i] == schedule[i + 1] : # 如果航班时间重复 创建一个不重复的时间表记录重复次数 count = count + 1 else: Array[n] = count #Array存的重复次数 count = 0 n = n + 1 i = i + 1 new_schedule,a = np.unique(schedule,return_index=True) #去掉相同时间的数据 # for i in range(len(position)): # position_exl.write(str(position[i])+',\n') # position_exl.close() # position_exl = open(("./data/position_exl.csv", "w+")) # position = np.loadtxt(position_exl, dtype=float, delimiter=",", skiprows=0, usecols=(0,)) # new_schedule = [len(position)*''] # n = 0 # numbers = [ int(x) for x in position ] # for i in range(numbers): # new_schedule[n] = schedule[i] # n = n + 1 excel.write("Schedule,PlaneNum"+'\n') for i in range(len(new_schedule)-1): excel.write(str(new_schedule[i])+","+str(Array[i])+",\n") excel.close() ''' 此时的数据time_flight.csv由于排序的原因导致时间的序列不一致， 最终数据用excel降序排列并保存到schedule_PlaneNum.csv中 '''完善并变为matlab上运行

你还需要将代码中的 np.loadtxt 函数改为适用于 MATLAB 的读取数据函数，例如 csvread 或者 readtable。同时，你需要将文件路径中的斜杠改为 MATLAB 上可用的反斜杠，例如 ".\\data\\time_flight.csv"。修改后...

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') data.replace('[^0-9.-]+', ' ', regex=True, inplace=True) 这个代码会将数据文件中除了数字、小数点和负号之外的所有字符都替换为空格。这样就可以确保...

附件中有一个CSV文件，其中每个数据前后存在空格，请对其进行清洗，要求如下： 1，去掉每个数前后的空格，即数据之间仅用逗号（，）分割； 2，清洗后打印输出到data1.CSV中

清洗CSV文件并去除前后空格的过程可以分为几个步骤，通常在Python的pandas库中完成，下面是简单的处理方法： 首先，你需要导入pandas库，然后读取CSV文件： python import pandas as pd # 读取带空格的CSV文件...

使用pandas转化含有不同空格的txt 文件为csv文件

df = pd.read_csv('your_text_file.txt', delimiter=' ', engine='python') 3. 确认数据是否按照预期加载后，使用.to_csv()方法将DataFrame保存为CSV文件： python df.to_csv('output_file.csv', index=...

用python把下面所有步骤写成代码，用re,argparse,pandas。可以实现通过命令把txt文件的指定内容另存为CSV，生成的CSV文件自动命名并保存到当前文件夹。 一共有100个标题，弹出指定标题的曲线图 1.读取txt文件 2.遍历文档，先找到关键字ABCDE所在行数，然后保存从这一行到末尾的所有内容，删除重复内容的行，没有Header，另存为到到CSV。 3.将CSV中的文本内容，以空格为分隔符，进行分列 4.插入已经设置好的标题 5.根据标题和数据，生成曲线图。

df = pd.read_csv(csv_filename, delimiter=' ', header=None, names=['col{}'.format(i) for i in range(1, 101)]) # 插入标题 df.insert(0, 'title', ['Title{}'.format(i) for i in range(1, 101)]) # 生成曲线...
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