pd.read_csv(, sep='ooo', header=None, engine='python')

时间: 2024-01-14 19:05:10 浏览: 105
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快速解决pandas.read_csv()乱码的问题

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这段代码是用来读取一个以"ooo"作为分隔符的 CSV 文件，并将其转换为 Pandas DataFrame 格式。具体来说，它使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数，参数中的第一个参数是要读取的 CSV 文件路径，sep='ooo' 表示分隔符为"ooo"，header=None 表示文件中没有列名，engine='python' 表示使用 Python 解析引擎进行解析。这样就可以将 CSV 文件读取为一个 Pandas DataFrame 对象并进行后续处理。
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pd.read_csv(file, header=None).

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df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) ...

python中pd.read_csv中sep参数

pd.read_csv中的sep参数用于指定分隔符，默认为逗号。例如，如果数据文件中的字段是用制表符分隔的，则可以将sep参数设置为\t。示例如下： python import pandas as pd # 读取以制表符分隔的数据文件 ...

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.file_type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./...

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程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k...

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给你半个程序，你帮我补画图程序，帮我补绘制1961－2010年夏季三类雨型年合成图（三张图）； # 读取站点数据 df=pd.read_csv(r'D:\dqyc\station.txt',sep='\s+',header=None) lon=df[2].values lat=df[3].values # 1961-2010(50 years) f6=pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1606.txt',sep='\s+',header=None) f6=np.array(f6).reshape(60,160) f7=pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1607.txt',sep='\s+',header=None) f7=np.array(f7).reshape(60,160) f8=pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1608.txt',sep='\s+',header=None) f8=np.array(f8).reshape(60,160) rain=(f6+f7+f8)/3 # 雨型 f2=pd.read_table('D:\dqyc\sx5\ddi.txt',header=None,sep="\s+") f2=f2.iloc[10:,:].reset_index(drop=True) rain_type1=f2[f2[0]==1].index rain_type2=f2[f2[1]==1].index rain_type3=f2[f2[2]==1].index rain=pd.DataFrame(rain) rain=rain.iloc[10:,:].reset_index(drop=True) rain_m=rain.mean(axis=0) for i in range(len(rain)): rain.iloc[i,:]=(rain.iloc[i,:]-rain_m)/rain_m r1=rain.iloc[rain_type1,:] r2=rain.iloc[rain_type2,:] r3=rain.iloc[rain_type3,:]

df = pd.read_csv(r'D:\dqyc\station.txt', sep='\s+', header=None) lon = df[2].values lat = df[3].values # 1961-2010(50 years) f6 = pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1606.txt', sep='\s+', header=None) f6 = np....

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 results = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) distances = results[0] indices = results[1] ...

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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")

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[:...

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