df=pd.DataFrame(pd.read_csv(data))什么意思

时间: 2024-03-31 14:08:52 浏览: 62
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Pandas DataFrame Notes

这行代码的意思是： 1. 读取CSV文件的数据，并将其转换为DataFrame格式。 2. 使用pd.read_csv()方法读取CSV文件的数据。 3. 将得到的数据通过pd.DataFrame()方法转换为DataFrame格式。 4. 将DataFrame格式的数据存储在名为"df"的变量中。 其中，参数"data"表示CSV文件的路径或URL，通过这个参数可以指定要读取的CSV文件的位置和名称。这行代码的作用是将CSV文件中的数据读入到一个DataFrame中，以方便后续的数据分析和处理。
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另外，如果只需要读取特定列，可以使用usecols参数，如Df = pd.read_csv(path, usecols=['Assignment', 'OrganizationName'])。对于Excel文件，可以直接使用pd.read_excel(xlsxPath)。文本文件（如TXT）可以...
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Python3.5 Pandas DataFrame详解：创建、读取、过滤操作

df_csv = pd.read_csv('file.csv') 4、过滤和获取数据 过滤DataFrame可以通过布尔索引来实现，例如： python filtered_df = df[df['成绩'] > 90] # 获取成绩大于90的记录 获取特定列的数据，可以使用...

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) # 读取原始数据 df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) # 生成新的数据 DataFrame df2 = pd.concat([df, df1]) # 合并两个 DataFrame df2.to_csv("data.csv") # 存储...

def getDataFromFile(filename='data/data.csv'): input_url = filename data_csv = pd.read_csv(input_url, ',', on_bad_lines=False) data_df = pd.DataFrame(data_csv) url_df = np.array(data_df) random.shuffle(url_df) y = [d[1] for d in url_df] inputurls = [d[0] for d in url_df] return inputurls,y

- filename='data/data.csv'：函数有一个默认参数 filename，默认值是 'data/data.csv'。如果没有在调用函数时指定文件名，则使用默认值。 - input_url = filename：将文件名赋值给变量 input_url。 - data...

with open(filename, 'r') as f: data = pd.read_csv df = pd.DataFrame(data) print(df)

您的代码存在问题，应该将 pd.read_csv 改为 f，即应该将 data = pd.read_csv 改为 data = f，并且 pd.DataFrame 的构造函数应该直接传递 data，而不是 pd.read_csv 对象。正确的代码应该是： ...

import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”...daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range) 这样可以将daily_df的列名改为TEMP，与hour_date中的列名匹配。

# 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)希望写入旧表格中怎么改

这里使用了pd.concat()函数将新的DataFrame对象new_data添加到原始DataFrame对象df中，ignore_index=True表示忽略原始DataFrame对象的索引，重新生成新的索引。 3. 最后，将修改后的DataFrame对象写入原始...

import pandas as pd df = pd.read_csv('deaths.csv') data = pd.DataFrame(df) data = data.iloc[1,:] #### begin #### #### end ####

接着，它通过pd.read_csv('deaths.csv')函数读取了一个名为'deaths.csv'的CSV文件，该函数用于从csv文件中加载数据并将其转换成DataFrame，这是一种表格数据结构，方便进行各种操作。 data = pd.DataFrame(df)...

File "D:\pythonProject\2021033721-02素材与源码\test.py", line 39, in save_csv df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv"))

具体而言，首先读取名为 "data.csv" 的 CSV 文件，然后将文件的内容转化为 pandas 数据框 DataFrame，最后再将该数据框写入一个新的 CSV 文件中。不过，在没有看到完整的脚本代码及其上下文的情况下，我无法进行更加...

import pandas as pd import jieba.analyse data = pd.read_csv('xz.csv', encoding='gb18030') df = pd.DataFrame(data) index=200 skill_all=df['技能'] print(df['技能'][index]) content="".join(skill_all[index]) print(" ".join(jieba.analyse.extract_tags(content,withFlag=False)))

具体来说，代码首先使用 pandas 库的 read_csv() 函数读取名为 'xz.csv' 的文件，并将其转换为 DataFrame 格式的数据。然后使用 DataFrame 的索引功能获取技能这一列，并将其存储在 skill_all 变量中。 接下来，...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

好的，这段代码存在两个问题...df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False) 如果您还有问题，请随时提出。

file_path=r"C:\Users\12155\datamining\dataset\products.csv" data = pd.read_csv(file_path, header=None) te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(data).transform(data) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.05, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5) print(rules)上述代码出现以下错误'int' object is not iterable

这个错误通常发生在使用TransactionEncoder的fit方法时，它期望传入一个可迭代...data = pd.read_csv(file_path, header=None).values.tolist() 然后再将转换后的数据传递给fit方法。这可能会解决这个错误。

# 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [sess.run(y)]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)表格数字格式不带【【】】怎么改

df = pd.read_csv('file.csv') 2. 然后，选择需要的列，例如： python # 选择需要的列 column = df['column_name'] 这里假设需要选择的列的列名为“column_name”。 3. 接下来，可以使用...

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max())....

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。 接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 ...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，...

def load_data(cfg_dict): # df_1 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_pos_std.pickle') # df_1 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_pos.pickle') df_1 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_pos/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_pos/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_1 = df_1.append(tmp) df_1.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级',

接下来，对于每个文件，函数使用 pd.read_csv 函数读取文件内容，并将其追加到 df_1 数据框中。 最后，函数给 df_1 数据框添加列名，列名为 ['号码', '用户状态', '用户星级', ...]。 这段代码的作用是从指定目录...

if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_...

#【例3.64】使用plotdata2.txt中的数据，绘制编程语言发展趋势图。 import pandas as pd data = pd.read_csv('plotdata2.txt',' ',header=None) df=pd.DataFrame(data) df.columns=(['python','php','java']) ax=df.plot(title='User number of language') ax.set_xlabel('Month')

data = pd.read_csv('plotdata2.txt', ' ', header=None) df = pd.DataFrame(data) df.columns = (['Month', 'Python', 'PHP', 'Java']) ax = df.plot(x='Month', y=['Python', 'PHP', 'Java'], title='User number ...

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