我正试图让读者从损坏的XML中恢复过来。将libxml2.XML_PARSE_RECOVER选项与DOMapi(libxml2.readDoc)一起使用，它可以从实体问题中恢复。但是，将选项与阅读器API(由于我们正在解析的文档的大小，这是必不可少的)一起使用是行不通的。它只是陷入了一个永久循环(reader.Read()返回-1):示例代码(带小例子):importcStringIOimportlibxml2DOC="somebroken&xml"reader=libxml2.readerForDoc(DOC,"urn:bogus",None,libxml2.XML_PARSE_RE
我有以下代码试图遍历某些项目:这是输入(单行)操作，sku，item_name，upc，ean，brand_namefilename=open("WebstoreItemTemplate.csv").read()template=csv.reader(filename,delimiter=',')forrowintemplate:printrow我希望输出看起来一样，类似于:['operation','sku','item_name','upc,ean','brand_name']相反，我收到以下输出，每个字母都被视为一个列表。我已经验证该文件是csv格式，所以我不确定我做错了什么。[
我的生成器如下所示:defmygen(reader):forrowinreader:yieldrow[0],row[1],row[2],row[3],row[4]我正在尝试以下列方式插入这些生成器产生的值:file1=open(f2,"w")writes=csv.writer(file1,delimiter='',quoting=csv.QUOTE_ALL)g=mygen(reader)forxing:writes.writerow([x])它向文件中输入空行而不产生任何输出。当我使用同一个生成器将代码插入表时，它工作得很好。 最佳答案
我是Python的新手，有一个可能是关于在我的代码中存储数据的“最佳”方式的非常基本的问题。非常感谢任何建议!我有一个长的.csv文件，格式如下:Scenario,Year,Month,Value1,1961,1,0.51,1961,2,0.71,1961,3,0.2etc.我的场景值从1到100，年份从1961到1990，月份从1到12。因此，我的文件有100*29*12=34800行，每行都有一个关联值。我想将此文件读入某种Python数据结构，以便我可以通过指定“场景”、“年”和“月”来访问“值”。请问最好的方法是什么(或者有哪些不同的选择)？在我的脑海中，我认为这些数据是一种“
我有一个要解析的Excel文件(我正在将其导出为csv)，但我无法找到最佳解析方法。csv是我网络中计算机的列表，以及每台计算机在本地管理员组中的帐户。我用元组做了类似的事情，但每台计算机的帐户数量从1到30不等。我想建立一个列表列表，然后遍历每个列表以找到应该存在的帐户(管理员等)并删除它们，这样我就可以导出一个只包含不应该是本地管理员但确实是本地管理员的帐户的列表。csv文件格式如下:"computer1"Administratorlocaladminuseraccount"computer2"localadminAdministrator"computer3"localadmin
我在一个目录中有很多.csv文件，我想在Python中循环打开每个文件，这样第一个.csv被读入list[0]，第二个.csv被读入list[1]等等。不幸的是，当我的代码循环遍历所有.csv文件时，它会将所有.csv文件放入列表[0]。我该如何修改我的代码才能实现我的上述目标？非常感谢。约翰代码如下:defcreate_data_lists():i=0forsymbolinsymbols:withopen(symbols[i]+'.csv','r')asf:printireader=csv.reader(f)reader.next()forrowinreader:rowdata.ap
我正在尝试比较两个csv文件(fileA和fileB)，并从fileA中删除在fileB中找不到的所有行。我希望能够在不创建第三个文件的情况下执行此操作。我以为我可以使用csvwriter模块来做到这一点，但现在我在猜测自己。目前，我正在使用以下代码从文件B记录我的比较数据:removal_list=set()withopen('fileB','rb')asfile_b:reader1=csv.reader(file_b)next(reader1)forrowinreader1:removal_list.add((row[0],row[2]))这是我卡住的地方，不知道如何删除行:wit
我正在尝试使用csv模块读取utf-8csv文件，由于编码原因，我在为python2和3创建通用代码时遇到了一些麻烦。这是Python2.7中的原始代码:withopen(filename,'rb')ascsvfile:csv_reader=csv.reader(csvfile,quotechar='\"')langs=next(csv_reader)[1:]forrowincsv_reader:pass但是当我用python3运行它时，它不喜欢我在没有“编码”的情况下打开文件这一事实。我试过这个:withcodecs.open(filename,'r',encoding='utf-8
我有一个笨拙的CSV文件，它有多个分隔符:非数字部分的分隔符是','，数字部分的分隔符是';'。我想尽可能高效地仅从数字部分构建数据框。我做了5次尝试:其中，利用pd.read_csv的converters参数，使用正则表达式和engine='python'，使用str.replace。它们都比读取没有转换的整个CSV文件慢2倍以上。这对我的用例来说太慢了。我知道这种比较不是对等的，但它确实表明整体性能不佳不是由I/O驱动的。有没有更有效的方法将数据读入数字Pandas数据框？或者等效的NumPy数组？以下字符串可用于基准测试目的。#Python3.7.0,Pandas0.23.4fr
我有一个制表符分隔的.txt文件，我试图将其导入到与文本文件格式相同的Python矩阵数组中，如下所示:123088266248244266244277123425275244241289248231123540156654189354156987请注意，上面还有很多行(大约200行)我想传递给Python并在从中创建矩阵数组时保持相同的格式。我目前的代码是:d={}withopen('filename','rb')ascsv_file:csv_reader=csv.reader(csv_file,delimiter='\t')forrowincsv_reader:d[row[0]]=
