datas = pd.read_csv("/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/7m.csv") AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read_csv'怎么解决

时间: 2023-12-27 17:03:15 浏览: 126
这个错误的原因是使用了`numpy.ndarray`对象调用了`read_csv`方法，而`read_csv`方法是`pandas`库中的一个函数，所以需要将数据类型转换为`pandas`的`DataFrame`对象。 你可以尝试将数据读取为`DataFrame`对象，然后再进行相关操作。具体代码如下： ```python import pandas as pd # 读取csv文件为DataFrame对象 datas = pd.read_csv('/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/7m.csv') # 进行相关操作 # ... # 将修改后的数据写入新的csv文件 datas.to_csv('/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/new_7m.csv', index=False) ``` 如果你已经有了`numpy.ndarray`对象，可以使用`pandas`中的`DataFrame`函数将其转换为`DataFrame`对象，具体代码如下： ```python import pandas as pd import numpy as np # 生成numpy.ndarray对象 arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 将numpy.ndarray对象转换为DataFrame对象 datas = pd.DataFrame(arr) # 进行相关操作 # ... # 将修改后的数据写入新的csv文件 datas.to_csv('/home/zyy/Atime/Autoformer_me/data/new_7m.csv', index=False) ``` 希望这些代码可以帮助到你。
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to_csv_name = 'basic.csv' to_csv_path = os.path.join(os.path.abspath( os.path.join(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."), 'static/spider/data')), to_csv_name) pd_datas = pd.read_csv(to_csv_path, encoding='utf-8').to_dict(orient='record') to_data = []

具体来说，该代码使用了Pandas库的read_csv函数读取CSV文件，并使用to_dict方法将DataFrame对象转换为字典对象。其中，orient参数指定了字典的形式，'record'表示每行数据将转换为一个字典对象。

datas = pd.read_csv("贝壳二手房列表).csv",index_col=["houseinfo","价格","单价","当前时间1"],encoding="gbk")

根据提供的代码，可以看出这是使用pandas库中的read_csv函数读取csv文件，并将"houseinfo"、"价格"、"单价"、"当前时间1"这四列作为索引列，编码方式为gbk。但是代码中的文件名似乎有误，应该是"贝壳二手房列表.csv...

调试并运行下述案例代码，给代码做注释。在此基础上补充票房 TOP10 的柱状 图展示。 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), \ columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], \ datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', \ labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show()

datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns) # 读取 2020 年数据 data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt') # 绘制 2015-2020 年度票房 Top10 折线图 def drawLines(): ax = plt...

帮我看一下这段代码哪里有问题，怎么修改？import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None)#所有列 pd.set_option('display.max_rows', None)#所有行 data=pd.read_excel('半监督数据.xlsx') datas = pd.DataFrame(data)dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True)

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, ...

对给定的 drug.csv 文件进行读取，仿照import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator datas = pd.read_csv(r'2015-2020.txt', index_col=0) datas = datas.sort_index(ascending=False) datas = pd.DataFrame(datas.values, index=range(1, 11), columns=datas.columns) data2020 = pd.read_csv(r'2020.txt', encoding='utf-8') def drawLines(): ax = plt.subplot(131) for date in datas.columns: plt.plot([10 - i for i in range(datas.shape[0])], datas[date], label=date) plt.ylim(0, 600000) ymajorLocator = MultipleLocator(50000) xmajorLocator = MultipleLocator(1) ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) plt.title('2015-2020 年度票房 Top10 折线图') plt.xlabel('票房名次') plt.grid() plt.legend() def drawPie(): plt.subplot(233) plt.pie(datas['2019'], autopct='%1.1f%%') plt.title('2019 年度票房 Top10 饼图') plt.subplot(236) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.pie(data2020['boxoffice'], autopct='%1.1f%%', labels=data2020['name']) plt.title('2020 年度票房 Top10 饼图') if __name__ == '__main__': plt.subplots(figsize=(20, 8)) drawLines() drawPie() plt.show() 的样例代码，完成文件中数据的可 视化，绘制销售数据走势图和药品占比图

data = pd.read_csv('drug.csv') # 统计每种药品的销售数量 sales_data = data.groupby('药品名称')['销售数量'].sum() # 绘制销售数据走势图 sales_data.plot(kind='line', figsize=(8, 6), xlabel='药品名称', ...

import sklearn.model_selection as ms datas=pd.read_csv(r'C:/Users/20397/Desktop/人工智能实训材料/Day3 分类/wisc_bc_data.csv',sep=',') x=datas.iloc[:,2:32] y=datas.iloc[:,1:2] x_train,x_test,y_train,y_test=ms.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42) y_train=y_train.values.ravel() y_test=y_test.values.ravel() #构建和训练模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import pandas as pd # 构建 knn 模型 knn= KNeighborsClassifier(n_neighbors=43,weights='distance',p=2) #训练KNN模型 knn.fit(x_train,y_train) knn.score(x_train,y_train) # 评估模型效果 from sklearn.metrics import classification_report y_pred=knn.predict(x_test) print(classification_report(y_test,y_pred))

首先，使用 pandas 读取 csv 文件中的数据，并对数据进行切分，将前 30 列作为特征 x，第 2 列作为标签 y。然后使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据切分为训练集和测试集，其中测试集占比为 20%。接着，...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # import numpy as np datas = pd.read_csv('jdsj.csv',encoding='utf-8') qsz = datas.sort_values(by=['月销量'],ascending=False) qsz =qsz[qsz['月销量'] != 0] plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] qsz_s = qsz[0:10] plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80) br = plt.bar(x=qsz_s['景点名称'], height=qsz_s['月销量'],width=0.9) plt.xticks(rotation=40) plt.savefig('D:/BaiduNetdiskDownload/1.png') plt.show(br)

在这段代码中，你首先使用 pandas 库将 csv 文件读入为一个 DataFrame 对象。然后，你使用 sort_values() 函数将 DataFrame 按照 '月销量' 进行降序排列，并且过滤掉了月销量为 0 的行。 接下来，你使用 Matplotlib...

def save_to_sql(): df = ps.read_csv("./datas.csv",index_col=0) df.to_sql('movies_cop',con=engine,index=False,if_exists ='append')

This function reads a CSV file named "datas.csv" and saves its contents to a SQL database table named "movies_cop". The function uses the pandas library to read the CSV file and convert it into a ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1...

dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True) labeled_X=dataset.labeled_X labeled_y=dataset.labeled_y unlabeled_X=dataset.unlabeled_X unlabeled_y=dataset.unlabeled_y test_X=dataset.test_X test_y=dataset.test_y解释一下这一段代码，告诉我具体使用方法

1. 首先需要导入 datas 类，这个类可以封装了数据集的划分和转换操作。在导入之前需要确保已经安装了相关的依赖库。 2. 初始化 datas 类，设置相关的参数： - labeled_size：有标签数据集的比例，默认值为 ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前，经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

这是一个 Python 代码，主要使用了 Pandas、NumPy、sklearn.cluster 等库实现了 DBSCAN 和 KMeans 聚类算法。代码读入了一个文件夹中的多个文件，每个文件都是 GPS 坐标点的经纬度信息，然后使用 DBSCAN 算法进行...

def data_write_csv(file_name, datas): file_csv = codecs.open(file_name,'w+','utf-8') writer = csv.writer(file_csv, delimiter=',', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL) for data in datas: writer.writerow(data) print("write succ!!")

这段代码定义了一个名为 data_write_csv 的函数，用于将数据写入到 CSV 文件中。具体来说，该函数接受两个参数：file_name 表示要写入的文件名，datas 表示要写入的数据列表。 在函数内部，首先使用 codecs....

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, ...

#预测函数 def get_predict(datas=datasets_yc,model=model,features=['Discount_rate','Distance'],outfiles='D:/a.python/a.python算法/1期末/数据挖掘实战案例_O2O优惠劵使用预测/temp/result01.csv'): data_yc = datas[features] pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:,1] result = datas[['User_id','Coupon_id','Date_received']] result['probability'] = pre_yc #保存为提交所用的csv文档 result.to_csv(outfiles,index=None,header=None)

- 参数 datas 是一个DataFrame，包含待预测的数据； - 参数 model 是一个已训练好的模型，可以对数据进行预测； - 参数 features 是一个列表，表示在预测时需要使用的特征（即数据集中的列）； - 参数 out...

import pandas as pd import numpy as np # 导入数据 df = pd.read_csv("E:\data2.csv") # 根据label列分组并计数 df_label = df.groupby("LBDSCHSI").size() # 转化为作图所需要的array格式，如：([[ 0, 37536],[ 1, 12322]]) datas = list(zip(df_label.index.to_list(), df_label.to_list())) datas= np.array([[0,2.83],[2.83,5.20],[5.20,6.45],[6.45,8.0]]) # 绘制饼图 import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体和编码格式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'simhei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 添加数据，标签，比例 plt.pie(datas[:, 1],labels=datas[:, 0],autopct="%.2f%%") # 在右上方添加图例 plt.legend(datas[:, 0], loc="upper right") # 添加标题 plt.title("LBDSCHSI(胆固醇)含量分析") # 展示饼图 plt.show()

- pd.read_csv("E:\data2.csv") 读取了一个名为 data2.csv 的 CSV 文件，并将其存储在一个 Pandas 数据帧中。 - df.groupby("LBDSCHSI").size() 根据 LBDSCHSI 列中的数值进行分组，并计算每组中的数量。 - ...

def huifeikouchu_login(request): if request.method in ["POST", "GET"]: msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code} req_dict = request.session.get("req_dict") datas = huifeikouchu.getbyparams(huifeikouchu, huifeikouchu, req_dict) if not datas: msg['code'] = password_error_code msg['msg'] = mes.password_error_code return JsonResponse(msg) try: __sfsh__= huifeikouchu.__sfsh__ except: __sfsh__=None if __sfsh__=='是': if datas[0].get('sfsh')!='是': msg['code']=other_code msg['msg'] = "账号已锁定，请联系管理员审核!" return JsonResponse(msg) req_dict['id'] = datas[0].get('id') return Auth.authenticate(Auth, huifeikouchu, req_dict)

这是一个Django的视图函数，用于处理前端发送的请求。如果请求的方法是POST或GET，会从会话中获取一个名为'req_dict'的字典，然后调用huifeikouchu.getbyparams()函数来获取指定条件下的数据。...如果获取到了数据，则...
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JDiskCat：跨平台开源磁盘目录工具

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