我正在使用pandas.read_html读取一个xlm文件并且几乎完美地工作，问题是该文件使用逗号作为小数点分隔符而不是点(read_html中的默认值>).我可以很容易地用一个文件中的点替换逗号，但我有将近200个文件具有该配置。使用pandas.read_csv您可以定义小数点分隔符，但我不知道为什么在pandas.read_html中您只能定义千位分隔符。在这件事上有什么指导吗？还有另一种方法可以在pandas打开之前自动替换逗号/点？提前致谢! 最佳答案 在我同时使用decimal=','和thousands='之前，这对
我正在尝试导入一个相当小(217行，87列，15k)csv文件以在Python中进行分析使用Pandas。该文件的结构很差，但我仍想导入它，因为它是我不想在Python之外手动操作的原始数据(例如使用Excel)。不幸的是，它总是导致崩溃“内核似乎已经死了。它会自动重启”。https://www.wakari.io/sharing/bundle/uniquely/ReadCSV做了一些研究表明read_csv可能会崩溃，但总是针对非常大的文件，因此我不明白这个问题。使用本地安装(Anaconda64位、IPython(Py2.7)Notebook)和Wakari时都会发生崩溃。有人能帮
我有一个如下所示的csv文件:TEST2012-05-0100:00:00.203ON12012-05-0100:00:11.203OFF02012-05-0100:00:22.203ON12012-05-0100:00:33.203OFF02012-05-0100:00:44.203OFF0TEST2012-05-0200:00:00.203OFF02012-05-0200:00:11.203OFF02012-05-0200:00:22.203OFF02012-05-0200:00:33.203OFF02012-05-0200:00:44.203ON12012-05-0200:00:
我正在使用pandas(v0.18.1)从名为“test.csv”的文件中导入以下数据:a,b,c,d1,1,1,1.0我已将“c”和“d”列的dtype设置为“decimal.Decimal”，但它们返回为“str”类型。importpandasaspdimportdecimalasDdf=pd.read_csv('test.csv',dtype={'a':int,'b':float,'c':D.Decimal,'d':D.Decimal})fori,vindf.iterrows():print(type(v.a),type(v.b),type(v.c),type(v.d))结果:`
我正在尝试使用pythonpandasread_table函数从我的文件中读取一定范围的非连续列。为此，我正在尝试:df=pd.read_table('genes.fpkm_trackingTest',usecols=[0:4,8,9,12:19])我的想法是，我试图使用“:”来选择usecols的列数范围，而不是使用以逗号“,”分隔的列号。我收到语法错误。如果我使用逗号“,”来分隔列号，那么它就可以正常工作。df=pd.read_table('genes.fpkm_trackingTest',usecols=[0,1,2,4,8,9,12,13,14,15,16,17,18,19])
有什么区别:withopen("file.txt","r")asf:data=list(f)或者:withopen("file.txt","r")asf:data=f.read().splitlines(True)或者:withopen("file.txt","r")asf:data=f.readlines()它们似乎产生完全相同的输出。一个比另一个更好(或更像pythonic)吗？ 最佳答案 显式比隐式好，所以我更喜欢:withopen("file.txt","r")asf:data=f.readlines()但是，在可能的情况下
我这里有个小问题。我有一个txt文件，其中包含以下形式的行(比方说第1行):id1-a1-b1-c1我想使用pandas将其加载到数据框中，索引为id，列名称为“A”、“B”、“C”，值分别为ai、bi、ci最后我希望数据框看起来像:'A''B''C'id1a1b1c1id2a2b2c2............我可能想按block读取文件很大，但假设我一次读取:withopen('file.txt')asf:table=pd.read_table(f,sep='-',index_col=0,header=None,lineterminator='\n')并重命名列table.colum
在单元测试中，如何从我的(桌面)文件系统上的json文件中读取数据，而不对路径进行硬编码？我想从文件中读取测试输入(用于我的解析方法)，而不是创建静态字符串。该文件与我的单元测试代码位于同一位置，但如果需要，我也可以将其放置在项目中的其他位置。我正在使用AndroidStudio。 最佳答案 取决于android-gradle-plugin版本:1.1.5及更高版本:只需将json文件放入src/test/resources/test.json并将其引用为classLoader.getResource("test.json").无需
在单元测试中，如何从我的(桌面)文件系统上的json文件中读取数据，而不对路径进行硬编码？我想从文件中读取测试输入(用于我的解析方法)，而不是创建静态字符串。该文件与我的单元测试代码位于同一位置，但如果需要，我也可以将其放置在项目中的其他位置。我正在使用AndroidStudio。 最佳答案 取决于android-gradle-plugin版本:1.1.5及更高版本:只需将json文件放入src/test/resources/test.json并将其引用为classLoader.getResource("test.json").无需
我有很多看起来像这样的文件:05/31/2012,15:30:00.029,1306.25,1,E,0,,1306.2505/31/2012,15:30:00.029,1306.25,8,E,0,,1306.25我可以使用以下内容轻松阅读它们:pd.read_csv(gzip.open("myfile.gz"),header=None,names=["date","time","price","size","type","zero","empty","last"],parse_dates=[[0,1]])有什么方法可以有效地将这样的日期解析为pandas时间戳？如果没有，是否有
