df = pd.read_csv('C:\python数据分析cata_3024_csv.zip', encoding='gbk') print(df.head(10))

时间: 2023-12-18 12:05:51 浏览: 97
PPTX

Python数据分析应用：csv文件数据读写.pptx

这不是一个问题，这是一段 Python 代码。根据代码来看，这段代码的作用是读取一个名为 "C:\python数据分析cata_3024_csv.zip" 的压缩文件，并使用 gbk 编码解析其中的 CSV 文件，然后输出该文件的前 10 行。请注意，如果你要运行这段代码，需要确保 "C:\python数据分析cata_3024_csv.zip" 文件存在，并且需要修改代码中的路径为你本地文件的路径。
阅读全文

相关推荐

py

用python读取CSV数据

本次分享文件，专为刚接触编程的小白们量身定做，如何用Python读取大量的csv数据文件，清楚实用，欢迎分享下载。
zip

LED_test.zip_JZNO_LED TEST_The Test_cata8e_presentoqi

这是一个简单的LED测试程序。 我用的是CPU8051。 添加源文件。 It is a simple LED test program. I used the CPU8051. Add source files.

df = pd.read_csv('C:\python数据分析cata_3024_csv.zip', encoding='gbk') print(df.head(10))语法修正

df = pd.read_csv(r'C:\python数据分析cata_3024_csv.zip', encoding='gbk') print(df.head(10)) 在路径前加上 r，可以将其标记为 raw string，避免反斜杠被转义。注意要将引号放在路径的两端。

df = pd.read_csv('C:\Users\小杜羽cata_6259_csv.zip', encoding='gbk') print(df.head(10))

这不是一个问题，而是一段 Python 代码。这段代码的作用是读取一个名为 "C:\Users\...因此，如果要正确运行这段代码，应该将路径改为 'C:\\Users\\小杜羽cata_6259_csv.zip' 或者 'C:/Users/小杜羽cata_6259_csv.zip'。

csv_list = glob.glob('cata_6259_csv.zip') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','ab') as f: f.write(fr) print('合并完毕！')fdata = pd.read_csv("cata_13864_1.csv",encoding="gbk") fdata.head(10)

这段代码是将当前目录下名为"cata_6259_csv.zip"的压缩文件中的所有CSV文件合并成一个文件"result.csv"，然后读取名为"cata_13864_1.csv"的文件为一个DataFrame对象，并显示前10行数据。其中，"glob.glob()"函数用于...

import pandas as pd import re fdata = pd.read_csv("cata_3024.csv",encoding="gbk") def extract_province(address): province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))') match = province_re.match(address) if match: return match.group(1) else: return '' def['province'] = df['address'].apply(extract_province)

df = pd.read_csv("cata_3024.csv", encoding="gbk") def extract_province(address): province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))') match = province_re.match(address) if match: return match.group(1) ...

import os import pandas as pd import glob import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsecsv_list = glob.glob('all.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','ab') as f: f.write(fr) print('合并完毕！')fdata = pd.read_csv("cata_13864_1.csv",encoding="gbk") fdata.head(10)

这段代码的功能是在将当前目录下所有文件名为all.csv的文件合并成一个名为...具体来说，使用pd.read_csv()函数读取cata_13864_1.csv文件，并将其保存到fdata中。然后使用fdata.head(10)函数显示fdata的前10行数据。

data = pd.read_csv(path) sql = "INSERT INTO mail_pricequery (com, account, cata,end,weight,country_to) " # 使用游标对象执行 SQL 语句 for row in data: cur.execute(sql, (row[0], row[1],row[2],row[3],row[4],row[5]))代码IndexError: string index out of range怎么修改

这个错误通常是由于尝试访问不存在的索引位置导致的。 在这个代码中，错误可能是由于读取的数据行列数不足6列所致。... print("该行数据不完整:", row) 这将跳过包含不完整数据的行，并打印相关信息以供检查。

UPDATE data_catalog_dept_group_statistics_temp t, ( SELECT c.cata_group_id AS group_id, count( 1 ) AS cata_amount FROM data_catalog c WHERE is_del = 0 AND cata_group_id LIKE CONCAT('3071140224','%') GROUP BY c.cata_group_id ）tmp set t.base_cata_amount = tmp.cata_amount where t.group_id = tmp.group_id; 语法哪里有问题

c.cata_group_id AS group_id, count(1) AS cata_amount FROM data_catalog c WHERE is_del = 0 AND cata_group_id LIKE CONCAT('3071140224', '%') GROUP BY c.cata_group_id ) tmp SET t....

No such file or directory: 'C:\\python数据分析cata_3024_csv.zip'

这个错误提示表明 Python 找不到名为 "C:\python数据分析cata_3024_csv.zip" 的文件。请检查以下几个方面： 1. 确认该文件是否真的存在于你所指定的路径下，或者你是否已经将文件移动到了其他位置。 2. 确认你的...

cata_data= data_c[['gender', 'hypertension', 'heart_disease', 'ever_married','work_type', 'Residence_type', 'smoking_status']] fig = plt.figure(figsize=(16, 18)) for a, b in enumerate(cata_data.columns): ax = plt.subplot(4, 2, a+1) ax.set_title(b) sns.countplot(cata_data[b], palette='summer', hue=data_c['stroke']) ax.set_xlabel('') plt.subplots_adjust(wspace=0.15, hspace=0.7) plt.show()

具体来说，它将数据集中的一些特征（如性别、高血压、心脏疾病、婚姻状况、工作类型、居住类型和吸烟状况）提取出来，然后使用 seaborn 库的 countplot 函数在每个子图中绘制计数柱状图。其中的"stroke"参数用于将...

Multiple files found in compressed zip file ['cata_6259_1.csv', 'cata_6259_2.csv', 'cata_6259_3.csv']

这个问题看起来像是你在解压缩一个压缩文件时遇到的错误。这个错误的意思是在压缩文件中找到了多个文件，而解压缩程序不知道哪个文件是你想要的文件。 你可以尝试打开压缩文件并查看其中的文件列表，找到你需要的...

CREATE VIEW EXAM_V_GRADER AS SELECT A.CHEJIAN CHEJIAN, A.BANZU BANZU, A.USER001 USER001, A.USER002 USER002, A.USER097 USER097, A.DELFLAG DELFLAG, A.USER004 USER004, A.USER005 USER005, A.USER007 USER007, A.USER032 USER032, A.USER043 USER043, B.ORGA014 ORGA014, B.ISDEL ISDEL, B.ORGA002 ORGA002, B.ORGA008 ORGA008, B.ORGA012 ORGA012, IFNULL ( C.CATA002, '--' ) CATA002 FROM ( ( ( ( SELECT U.BIRTHDATE USER007, U.CHEJIAN CHEJIAN, U.BANZU BANZU, U.ID USER001, U.ORG_ID USER002, U.STATUS USER017, U.WORKERS_TYPE USER032, U.POLITICAL_STATUS USER043, U.ID_STATISTICS USER097, U.DEL_FLAG DELFLAG, U.ACCOUNT USER004, U.NAME USER005 FROM ( HRSW_T_USER_WHJ U LEFT JOIN HRSW_T_USEREXT_WHJ EXT ON ( ( U.ID = EXT.ID ) ) ) ) ) A JOIN HRSW_T_ORGAN B ON ( ( A.USER002 = B.ORGA001 ) ) ) LEFT JOIN ( SELECT N.CDOM006 CDOM006, GROUP_CONCAT ( M.CATA002 ORDER BY M.CATA006 C SEPARATOR ',' ) CATA002 FROM ( HRSW_T_CATALOG M JOIN HRSW_T_CATALOGDOMAIN N ON ( ( ( M.CATA001 = N.CDOM005 ) AND ( M.CATA008 = 2 ) ) ) ) GROUP BY N.CDOM006 ) C ON ( ( A.USER001 = C.CDOM006 ) ) ) WHERE ( ( A.USER017 IN ( 1, 2 ) ) AND ( B.ORGA013 = 1 ) );

这是一个创建视图的 SQL 语句，它的作用是将多个表中的数据组合起来，形成一个虚拟的表格。 该视图名为 EXAM_V_GRADER，它包含了以下列： - CHEJIAN：车间 - BANZU：班组 - USER001：用户 ID - USER002...

mysql IF ( t.relation_cata_title IS NULL, 0, 1 )) relation_status, t.r_cata_cnt 转换为 达梦sql

WHEN t.relation_cata_title IS NULL THEN 0 ELSE 1 END AS relation_status, t.r_cata_cnt 这里使用了 CASE WHEN THEN ELSE END 语句来进行条件判断，达梦SQL中没有直接对应的 IF 语句。

Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (dsp_catalog.data_resource, CONSTRAINT FK_ref_resource_catalog FOREIGN KEY (cata_id) REFERENCES data_catalog (cata_id)) ; Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (dsp_catalog.data_resource, CONSTRAINT FK_ref_resource_catalog FOREIGN KEY (cata_id) REFERENCES data_catalog (cata_id)); nested exception is java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException: Cannot add or update a child row: a foreign key constraint fails (dsp_catalog.data_resource, CONSTRAINT FK_ref_resource_catalog FOREIGN KEY (cata_id) REFERENCES data_catalog (cata_id))

具体来说，这是因为 data_resource 表中的 cata_id 列参照了 data_catalog 表中的 cata_id 列作为外键，但是在添加或更新子行时，发现 cata_id 的值在 data_catalog 表中不存在。 要解决这个问题，你...

No such file or directory: 'cata_6259_csv'

这个错误提示表明Python无法找到名为"cata_6259_csv"的文件夹。这可能是因为文件夹不存在、文件夹名拼写错误、文件夹路径不正确或者文件夹所在的文件夹权限不足等原因导致的。 请检查以下几点： 1. 确认文件夹名...

有一个名为 cata_3024.csv的 CSV 文件，其中包含一个名为 姓名 的列，可以使用 Pandas 库来读取数据并提取其中姓和名分开

df = pd.read_csv('cata_3024.csv') # 将姓名列拆分为姓和名两列 df[['Last Name', 'First Name']] = df['姓名'].str.split(expand=True) 这将在 DataFrame 中添加姓和名两列。如果有多个名字，它们将放在名列...

positions = df['职官'].apply(lambda x: x[-2:])有什么错误

df = pd.read_csv('cata_3024.csv') positions = df['职官'].apply(lambda x: x[-2:] if len(x) >= 2 else x) print(positions) 在这个新的 lambda 函数中，我们使用了一个三元运算符，先检查字符串的长度是否...

你有一个名为 cata_3024.csv的 CSV 文件，其中包含一个名为 职官 的列，可以使用 Pandas 库来读取数据并提取其中后两个字

df = pd.read_csv('cata_3024.csv') positions = df['职官'].apply(lambda x: x[-2:]) print(positions) 解释一下代码，首先使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取了名为 cata_3024.csv 的 CSV 文件，并将其...

最新推荐

recommend-type

MATLAB-四连杆机构的仿真+项目源码+文档说明

<项目介绍> - 四连杆机构的仿真 --m3_1.m: 位置问题求解 --m2_1.m: 速度问题求解 --FourLinkSim.slx: Simlink基于加速度方程的仿真 --FourLinkSim2.slx: Simscape简化模型仿真 --FourLinkSim3.slx: Simscape CAD模型仿真 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
recommend-type

ridge_regression:用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度）

ridge_regression 用于岭回归的python代码（已实现以预测下个月的CO2浓度） 资料可用性 文件 Ridge.py ：标准函数和Ridge回归函数window_make.py ：使用滑动窗口方法制作大小为p（窗口大小）的时间序列列表。 Final_version.ipynb ：使用Co2数据对代码进行实验
recommend-type

Polygon3-3.0.8-cp35-cp35m-win_amd64.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
recommend-type

【java毕业设计】风俗文化管理系统源码（ssm+mysql+说明文档+LW）.zip

功能说明： 系统主要分为系统管理员和用户两个部分，系统管理员主要功能包括首页,个人中心,用户管理,节日风俗管理,饮食风俗管理，服饰风俗管理，礼仪风俗管理，信仰风俗管理，建筑风俗管理,我的收藏管理，留言板管理，论坛管理，系统管理。 环境说明： 开发语言：Java 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7及以上 数据库工具：Navicat11及以上 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3及以上 服务器：tomcat7及以上
recommend-type

SSM Java项目：StudentInfo 数据管理与可视化分析

资源摘要信息:"StudentInfo 2.zip文件是一个压缩包，包含了多种数据可视化和数据分析相关的文件和代码。根据描述，此压缩包中包含了实现人员信息管理系统的增删改查功能，以及生成饼图、柱状图、热词云图和进行Python情感分析的代码或脚本。项目使用了SSM框架，SSM是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架整合的简称，主要应用于Java语言开发的Web应用程序中。 ### 人员增删改查 人员增删改查是数据库操作中的基本功能，通常对应于CRUD（Create, Retrieve, Update, Delete）操作。具体到本项目中，这意味着实现了以下功能： - 增加（Create）：可以向数据库中添加新的人员信息记录。 - 查询（Retrieve）：可以检索数据库中的人员信息，可能包括基本的查找和复杂的条件搜索。 - 更新（Update）：可以修改已存在的人员信息。 - 删除（Delete）：可以从数据库中移除特定的人员信息。 实现这些功能通常需要编写相应的后端代码，比如使用Java语言编写服务接口，然后通过SSM框架与数据库进行交互。 ### 数据可视化 数据可视化部分包括了生成饼图、柱状图和热词云图的功能。这些图形工具可以直观地展示数据信息，帮助用户更好地理解和分析数据。具体来说： - 饼图：用于展示分类数据的比例关系，可以清晰地显示每类数据占总体数据的比例大小。 - 柱状图：用于比较不同类别的数值大小，适合用来展示时间序列数据或者不同组别之间的对比。 - 热词云图：通常用于文本数据中，通过字体大小表示关键词出现的频率，用以直观地展示文本中频繁出现的词汇。 这些图表的生成可能涉及到前端技术，如JavaScript图表库（例如ECharts、Highcharts等）配合后端数据处理实现。 ### Python情感分析 情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用，主要目的是判断文本的情感倾向，如正面、负面或中立。在这个项目中，Python情感分析可能涉及到以下几个步骤： - 文本数据的获取和预处理。 - 应用机器学习模型或深度学习模型对预处理后的文本进行分类。 - 输出情感分析的结果。 Python是实现情感分析的常用语言，因为有诸如NLTK、TextBlob、scikit-learn和TensorFlow等成熟的库和框架支持相关算法的实现。 ### IJ项目与readme文档 "IJ项目"可能是指IntelliJ IDEA项目，IntelliJ IDEA是Java开发者广泛使用的集成开发环境（IDE），支持SSM框架。readme文档通常包含项目的安装指南、运行步骤、功能描述、开发团队和联系方式等信息，是项目入门和理解项目结构的首要参考。 ### 总结 "StudentInfo 2.zip"是一个综合性的项目，涉及到后端开发、前端展示、数据分析及自然语言处理等多个技术领域。通过这个项目，可以学习到如何使用SSM框架进行Web应用开发、实现数据可视化和进行基于Python的情感分析。这对于想要掌握Java Web开发和数据处理能力的学习者来说是一个很好的实践机会。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略

![负载均衡技术深入解析：确保高可用性的网络服务策略](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240130183502/Source-IP-hash--(1).webp) # 1. 负载均衡技术概述 ## 1.1 负载均衡技术的重要性 在现代信息技术不断发展的今天，互联网应用的规模和服务的复杂性日益增长。因此，为了确保高性能、高可用性和扩展性，负载均衡技术变得至关重要。它能够有效地分配和管理网络或应用程序的流量，使得服务器和网络资源得以最优利用。 ## 1.2 负载均衡技术的基本概念 负载均衡是一种网络流量管理技术，旨
recommend-type

怎么解决头文件重复包含

解决头文件重复包含的问题主要有以下几个策略： 1. **包含 guards**：在头文件开头添加一种特殊的标识符（通常是宏），如 `#ifndef` 和 `#define` 对组合，检查某个特定宏是否已经定义过。如果没有定义，则包含内容，然后设置该宏。如果在同一文件内再次包含，由于宏已经存在，就不会再执行包含的内容，从而避免重复。 ```cpp #ifndef HEADER_NAME_H_ #define HEADER_NAME_H_ // 内容... #endif // HEADER_NAME_H_ ``` 2. **使用 extern 关键字**：对于非静态变量和函数，可以将它们
recommend-type

pyedgar：Python库简化EDGAR数据交互与文档下载

资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依