帮我用csv的库改写以下代码，而不用pandas库： data = pd.read_csv('.\\csv文件\Louban_0.csv','r', header=None)

时间: 2024-05-25 21:18:06 浏览: 86
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解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题

import csv with open('.\\csv文件\Louban_0.csv', 'r') as file: data = list(csv.reader(file)) # header参数在csv.reader()中没有，如果需要去掉标题行，可以使用data[1:]来获取除标题行以外的数据。
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解决pandas read_csv 读取中文列标题文件报错的问题

data = pd.read_csv(path) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/arron/PycharmProjects/ML/ML/test.py", line 45, in data = pd.read_csv(path) File "C:\Users\arron\AppData\Local\Continuum\...
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Pandas之read_csv()读取文件跳过报错行的解决

read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV格式文件的关键方法。然而，在处理某些文件时，可能会遇到解析错误，比如ParserError，这通常是因为文件中的数据格式不符合预期，比如列数不匹配。本文将详细介绍如何使用...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

以下是将代码改写为nn.module类的示例： python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler class LSTMModel(nn.Module): ...

import pandas as pd import numpy as np import lyapunov import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将第一列设为时间戳 data[0] = pd.to_datetime(data[0], format='%Y%m%d%H%M%S') # 将第二列数据转换为numpy数组 values = np.array(data[1]) # 计算lyapunov置数 lyap = lyapunov.mLE(values, tau=1, embDim=5) # 绘图 plt.plot(lyap) plt.show()以上代码运行时报错如下ValueError: time data '1' does not match format '%Y%m%d%H%M%S' (match)，改写代码解决问题

data = pd.read_csv('77.csv', header=None) # 将第一列设为时间戳，修改日期格式为"%Y-%m-%d %H:%M:%S" data[0] = pd.to_datetime(data[0], format='%Y%m%d%H%M%S').apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%...

import pandas as pdimport numpy as npimport noldsimport matplotlib.pyplot as plt# 读取csv文件df = pd.read_csv('data.csv', header=None)# 转换为numpy数组data = np.array(df[0])# 计算最大lyapunov指数和数max_lyap, _ = nolds.lyap_e(data, emb_dim=10, matrix_dim=2)# 打印结果print("最大lyapunov指数：", max_lyap)# 绘制时间序列图plt.plot(data)plt.show()以上代码运行时报错如下OverflowError: cannot convert float infinity to integer，请改写一段新的代码以避免报错

df = pd.read_csv('data.csv', header=None) # 转换为numpy数组 data = np.array(df[0]) # 计算最大lyapunov指数和数 max_lyap, _ = nolds.lyap_e(data, emb_dim=10, matrix_dim=2, maxt=100) # 打印结果 print(...

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

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import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

以下是将 Logistic Regression 模型的评估指标改为 ROC 曲线的代码： python import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_...

#对异常值进行检测——3σ #加载数据集(股票因子截面数据) data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv',index_col=0) # 请务必放在同一个工作环境中 # 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入) import copy data_copy = copy.deepcopy(data.drop(['code'],axis = 1)) #deepcopy可以复制表，因为变量赋值其实是变量名指向实体对象，有时候我们不想改变实体对象，就想把他复制一份，deepcopy即可完全复制 # 编写法一： neg_list = data_copy.columns #当数值超出这个距离，可以认为它是异常值 for item in neg_list: data_copy[item + '_zscore'] = (data_copy[item] - data_copy[item].mean()) / data_copy[item].std() # 标准化 z_abnormal = abs(data_copy[item + '_zscore']) > 3 print(item + '中异常值个数：' + str(z_abnormal.sum()))。以上是一段代码，请你改写，实现相同功能

data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv', index_col=0) # 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入) data_copy = data.drop(['code'], axis=1).copy() # 对每列数据进行标准化并计算zscore for ...

x_signal = data['x'].values y_signal = data['y'].values z_signal = data['z'].values改写代码成为读csv文件中的第一列第二列第三列

假设csv文件的路径为path/to/file.csv，可以将代码改写为： import pandas as pd data = pd.read_csv('path/to/file.csv') x_signal = data.iloc[:, 0].values y_signal = data.iloc[:, 1].values z_signal ...

x = np.array(df['x']) y = np.array(df['y']) z = np.array(df['z'])改写代码成为读csv文件中的第一列第二列第三列

可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数来读取 CSV 文件中的数据，并将读取到的数据存储在 DataFrame 对象中。然后，可以直接从 DataFrame 对象中提取需要的列作为 NumPy 数组来使用。 代码示例： python ...

#对异常值进行检测——孤立森林 #依然使用上面数据集(股票因子截面数据) from sklearn.ensemble import IsolationForest import numpy as np data_copy = copy.deepcopy(data.drop(['code'],axis = 1)) neg_list = data_copy.columns for item in neg_list: data_copy[item].fillna(value = 0,inplace = True) # 剔除nan值 clf = IsolationForest(max_samples=100, random_state = 1) preds = clf.fit_predict(np.array(data_copy[item]).reshape(-1, 1)) print(item+'中异常值个数：'+ str(list(preds).count(-1)))。请对这段代码改写，实现相同功能

data = pd.read_csv('3.3用到的SecA_factor_data.csv', index_col=0) # 拷贝数据集(避免改变影响原数据导致再次导入) data_copy = data.drop(['code'], axis=1).copy() # 对每列数据进行异常值检测 for item in ...

把葡萄酒数据集中的winequality-red.csv文件和winequality-white.Csv文件中的数据读取出来， 写入到winequality文件中。 要求:写入文件不要行索引，列名改为中文的列名。

然后，你可以使用以下代码将两个CSV文件合并并改写列名为中文。这里假设你的文件位于当前工作目录下： python import pandas as pd # 读取红色和白色葡萄酒质量数据 red_data = pd.read_csv('winequality-red....

x = np.array(df['x']) y = np.array(df['y']) z = np.array(df['z'])改写代码成为读文件中具体的某一列

假设文件中有三列数据 x、y、z，你需要读取其中一列数据并存储到相应的变量中，可以使用以下代码： python import pandas as pd # 读取文件 df = pd.read_csv('filename.csv') # 读取特定列 column_name = 'x'...

把下面代码改写成jupyter输出，print("按照省份分组的统计数据：") print(province_stats) print("按照景区类型分组的统计数据：") print(type_stats)

好的，以下是将代码改写为在Jupyter Notebook中输出的方式： python import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv("data.csv") # 按照省份分组，计算每个省份的平均评分、门票价格、评论条数 ...

python 改写scv

例如，如果要读取名为data.csv的文件，可以使用以下代码： python import csv with open('data.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # 对每一行进行操作 print(row) ...

python读取excel指定列数据并进行改写，再储存为txt格式，代码如何写

你可以使用 pandas 库来读取和处理 Excel 文件，然后使用 Python 的内置文件操作函数将处理后的数据保存为文本文件。以下是一个示例代码： python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 data = pd.read_...

用户GUI设计： 根据前一次多元线性回归的程序进行改写，增加用户界面功能， 要求： 左侧设置Listbox，显示读入的数据，每行显示读入的一组数（四个数包括 x1\x2\x3\y），通过Scrollbar可以上下拖动； 右侧设置几个按钮； 计算好的系数用Label显示（w0\w1\w2\w3）； 设置三个Entry，任意填入一组数三个（ x1\x2\x3），按下“计算结果”按钮，结果y的值显示在最下面Label里

data = pd.read_csv('iris.csv') # 创建Tkinter窗口 window = tk.Tk() window.title("多元线性回归") window.geometry("400x300") # 创建左侧Listbox和Scrollbar listbox = tk.Listbox(window) scrollbar = tk....

对pandas某列数据使用apply

df = pd.read_csv('data.csv') df['column1_squared'] = df['column1'].apply(square) 以上代码中，我们定义了一个名为 square 的函数，该函数接受一个参数 x，返回 x 的平方。然后，我们使用 apply ...
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