import pandas
# df = pandas.read_csv("temp.csv");
# print(df)
# 自定义列名
# df = pandas.read_csv("temp.csv",
# names=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
#
错误信息：ParserError: Error tokenizing data 解决办法：在read_csv()里加上sep='\n',这里是分隔符，我的是空格 ...
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2021-07-19 14:33:00
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读取行数和列数及行列索引 1 row_num = len(df.index.values) 2 3 col_num = len(df.columns.values) row_indexs = df.index.values col_indexs = df.columns.values 读取指定的单行
原创
2022-09-05 15:50:39
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需求：现在有一个excel文件，名字叫testbi，整个文件的sheet1中有列table_name、column_name，其中整个table_name下存储的是表名，现在
import pandas
# df = pandas.read_csv("temp.csv");
# print(df)
# 自定义列名
# df = pandas.read_csv("temp.csv",
# names=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
#
TSV文件和CSV的文件的区别是：前者使用\t作为分隔符，后者使用,作为分隔符。
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2023-07-03 11:51:58
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pandas 读取xlsx文件复制文件
import os
import shutil
import pandas as pd
def read_excel_and_copy_files(excel_path, files_directory, destination_directory):
# 使用pandas加载Excel文件
df = pd.read_excel(exce
原创
精选
2024-08-03 00:27:53
398阅读
pandas.read_sql() 详解目录一、函数原型二、常用参数说明三、连接数据库方式——MySQL①用sqlalchemy包构建数据库链接②用DBAPI构建数据库链接③将数据库敏感信息保存在文件中一、函数原型pandas.read_sql(sql, con, index_col=None,
coerce_float=True, params=None,
parse_dates=None
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2021-03-16 16:15:53
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很高兴能给大家分享我学python的经历，今晚的直播很感动。自己在直播前准备还是不够充分，导致讲课后半部分很没逻辑。但大家都很鼓励我，让我很感动。现在先附上大家的鼓励，永远留作纪念。更有大家的给力支持，今年大家发发发问题说明csv文件读取比较人性化的库就是pandas，我之前一直在mac上用，确实让人爱不释手。但昨天直播前将代码放到window时候，代码就这样神奇的报错了。直播完后立马有朋友告诉我
原创
2021-01-04 18:46:04
1015阅读
直接上代码，主要使用pd.concat来拼接数据帧 file_dir = "./data_set" # file directory all_csv_list = os.listdir(file_dir) # get csv list for single_csv in all_csv_list:
原创
2022-05-01 23:05:22
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引言 Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了大量的工具用于数据操作和分析。其中，read_csv 函数是 Pandas 中最常用的函数之一，用于从 CSV 文件中读取数据。本
import numpy as npimport pandas as pdtrain = pd.read_csv("train.csv").valuestest = pd.read_csv("test.csv").valuestrain type： numpy.ndarray test type： numpy.ndarray
原创
2022-12-07 14:13:18
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今天偶然读取xlsx文件时，程序突然报了个奇怪的错误。
ValueError: Worksheet index 0 is invalid, 0 worksheets found
但很奇怪，之前自己这么写并没有出现过错误
原因
这个xlsx是csv文件另存为转换过来的，有可能保存格式为Strict Open XML，这个格式也是xlsx后缀。
解决
将原来的csv的内容复制到xlsx文件中即可，不
引言
Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了大量的工具用于数据操作和分析。其中，read_csv 函数是 Pandas 中最常用的函数之一，用于从 CSV 文件中读取数据。本文将详细介绍 read_csv 的基本用法，常见问题及其解决方案，并通过代码案例进行说明。
基本用法
1. 导入库
首先，我们需要导入 Pandas 库：
import pandas as pd
一、函数原型 pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, tr ...
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2021-04-30 21:46:48
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pandas.read_sql() 详解目录一、函数原型二、常用参数说明三、连接数据库方式——MySQL①用sqlalchemy包构建数据库链接②用DBAPI构建数据库链接③将数据库敏感信息保存在文件中一、函数原型pandas.read_sql(sql, con, index_col=None,
coerce_float=True, params=None,
parse_dates=None
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2021-03-18 17:40:02
1892阅读
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pandas 选取数据 iloc和 loc的用法不太一样，iloc是根据索引， loc是根据行的数值>>> import pandas as pd
>>> import os
>>> os.chdir("D:\\")
>>> d =&nb
原创
2017-01-13 15:58:17
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pandas.read_excel()函数详解。目录一、函数原型二、功能说明三、常用参数说明四、总结一、函数原型pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0,
names=None, index_col=None,
usecols=None, squeeze=False,
dtype=None, engine=None,
converters=N
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2021-03-16 21:09:06
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index=True
原创
2023-05-18 17:14:10
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Pandas技巧-如何读取大文件本文中记录的是如何利用pandas来读取大文件，4个技巧：如何利用read_csv函数读取没有表头的文件get_chunk()方法来分块读取数据concat()方法将数据库进行叠加（垂直方向）若数据量过大，采取随机抽放（是否放回）<!--MORE-->filepath = open("taobao.csv",errors="ignore") # 指定文
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2021-04-21 23:13:11
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