我有一个包含已知列的输入文件，假设有两列Name和Sex。有时它有标题行Name,Sex，有时它没有:1.csv:Name,SexJohn,MLeslie,F2.csv:John,MLeslie,F事先知道列的身份，是否有一种很好的方法可以使用相同的read_csv命令处理这两种情况？基本上，我想指定names=['Name','Sex']，然后让它仅在header存在时推断header=0。我能想到的最好的是:1)在执行read_csv之前读取文件的第一行，并设置参数适当。2)只需执行df=pd.read_csv(input_file,names=['Name','Sex']),然后
Python版本:Python2.7.13::Anaconda自定义(64位)Pandas版本:Pandas0.20.2你好，我有一个非常简单的要求。我想读取一个excel文件并将特定工作表写入csv文件。写入csv文件时，应将源Excel文件中的空白值视为/写入空白。但是，我的空白记录总是以“nan”形式写入输出文件。(没有引号)我通过方法读取了Excel文件read_excel(xlsx,sheetname='sheet1',dtype=str)我指定dtype是因为我有一些列是数字但应该被视为字符串。(否则他们可能会丢失前导0等)即我想从每个单元格中读取确切的值。现在我通过to_
我在VisualStudioCode中使用flake8，使用Python3.6variableannotations编写一些代码.到目前为止它没有任何问题，但我遇到了一个奇怪的警告。这很好用:style:str="""width:100%;..."""#Doingsthwith`style`这也是:img_style:str="""width:100%;..."""#Doingsthwith`img_style`但这并没有，它会产生以下警告:iframe_style:str="""width:100%;..."""#Doingsthwith`iframe_style`嗯，从技术上讲它确
我尝试创建一个独立的PySpark程序来读取csv并将其存储在配置单元表中。我在配置Sparksession、session和上下文对象时遇到问题。这是我的代码:frompysparkimportSparkConf,SparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContext,SparkSessionfrompyspark.sql.typesimport*conf=SparkConf().setAppName("test_import")sc=SparkContext(conf=conf)sqlContext=SQLContext(sc)spark=Spark
我读了PEP8想知道(虚构的)我创建一个名称如__foo__的对象是否是个好主意。PEP8关于__double_leading_and_trailing_underscore__是这样说的:Neverinventsuchnames;onlyusethemasdocumented.我的问题是:谁？我是一名程序员。我为其他程序员编写API。Python是由程序员实现的。实现的语言引用是由程序员或至少是前程序员编写的，使用我的API的程序员将编写一些可能会或可能不会被其他程序员使用的东西。现在展开了，当PEP8说“永远不要发明这样的名字”时，他们指的是哪个程序员？有人显然被鼓励发明这样的名字
这个问题在这里已经有了答案:GettingPythonerror"from:can'tread/var/mail/Bio"(7个答案)关闭6个月前。在ex49中，我们被告知使用以下命令调用在ex48中创建的lexicon.py文件。当我尝试使用以下命令导入词典文件时>>>fromex48importlexicon它返回以下内容:from:can'tread/var/mail/ex48我试过查找这个。这是什么意思？文件放错地方了吗？
pandas.read_csv的函数签名提供以下选项:read_csv(filepath_or_buffer,low_memory=True,memory_map=False,iterator=False,chunksize=None,...)我找不到任何关于low_memory或memory_map标志的文档。我很困惑这些功能是否已经实现，如果是的话它们是如何工作的。具体而言，memory_map:如果实现，它是否使用np.memmap，如果是，它是否将各个列存储为memmap或行。low_memory:它是否指定像cache这样的东西存储在内存中？我们可以将现有的DataFrame
我正在处理一个大约3.3GB的Stata.dta文件，所以它很大但不会太大。我对使用IPython很感兴趣，并尝试使用Pandas导入.dta文件，但发生了一些奇怪的事情。我的盒子有32GB的RAM，尝试加载.dta文件会导致所有RAM都被使用(约30分钟后)并且我的计算机会停止运行。这“感觉”不对，因为我能够使用外部包中的read.dta()在R中打开文件没问题，并且在Stata中使用该文件很好。我使用的代码是:%timemyfile=pd.read_stata(data_dir+'my_dta_file.dta')我在Enthought的Canopy程序中使用IPython。'%t
因为我不需要double我的机器内存有限，我想处理更大的数据集我需要将提取的数据(作为矩阵)传递给BLAS库，单精度的BLAS调用比double等效调用快2倍。请注意，并非原始csv文件中的所有列都具有浮点类型。我只需要将float32设置为浮点列的默认值。 最佳答案 尝试:importnumpyasnpimportpandasaspd#Sample100rowsofdatatodeterminedtypes.df_test=pd.read_csv(filename,nrows=100)float_cols=[cforcindf_t
查询我的数据库时，我只想加载指定的列。使用with_entities创建查询需要引用模型列属性，而使用load_only创建查询需要与列名称对应的字符串。我更愿意使用load_only，因为使用字符串创建动态查询更容易。两者有什么区别？load_onlydocumentationwith_entitiesdocumentation 最佳答案 有一些不同。丢弃不需要的列时最重要的一个(如问题中所示)是使用load_only仍会导致创建对象(模型实例)，而使用with_entities将只需获取包含所选列值的元组即可。>>>query=
