我正在为我的Django支持的网站开发一个报告应用程序。我想运行多个报告并让每个报告在内存中生成一个.csv文件，该文件可以作为.zip文件批量下载。我想在不将任何文件存储到磁盘的情况下执行此操作。到目前为止，要生成单个.csv文件，我遵循的是常见操作:mem_file=StringIO.StringIO()writer=csv.writer(mem_file)writer.writerow(["Mycontent",my_value])mem_file.seek(0)response=HttpResponse(mem_file,content_type='text/csv')resp
我有一个必须阅读的UTF-16CSV文件。Pythoncsv模块似乎不支持UTF-16。我正在使用python2.7.2。我需要解析的CSV文件很大，有几GB的数据。下面是JohnMachin问题的答案printrepr(open('test.csv','rb').read(100))输出内容只有abc的test.csv'\xff\xfea\x00b\x00c\x00'我认为csv文件是在美国的Windows机器上创建的。我正在使用MacOSXLion。如果我使用phihag提供的代码和包含一条记录的test.csv。使用的示例test.csv内容。下面是printrepr(open(
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
(本题可单独阅读，但为:TimeseriesfromCSVdata(Timestampandevents)的续集)我想使用python的pandas模块(参见下面的链接)通过时间序列表示来可视化CSV数据(来自2个文件)。df1的示例数据:TIMESTAMPeventid02017-03-2002:38:24112017-03-2105:59:41122017-03-2312:59:58132017-03-2401:00:07142017-03-2703:00:131“eventid”列始终包含值1，我试图显示数据集中每一天的事件总和。第二个数据集df0具有相似的结构，但仅包含零:df
我正在使用以下代码动态生成许多csv文件:importcsvfieldnames=['foo1','foo2','foo3','foo4']withopen(csvfilepath,'wb')ascsvfile:csvwrite=csv.DictWriter(csvfile,delimiter=',',fieldnames=fieldnames)csvwrite.writeheader()forrowindata:csvwrite.writerow(row)为了节省空间，我想压缩它们。使用gzip模块非常简单:withgzip.open("foo.gz","w")ascsvfile:c
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
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
我有一个带有以下形式的数字数据的numpy数组:example=numpy.array([[[iforiinrange(0,5)],[0forjinrange(0,5)]]forkinrange(0,10)])所以它是10组的数组，其中每个组由2个等长的列表组成，并且只包含数字。运行以下保存代码会出现以下错误:numpy.savetxt('exampleData.csv',test,delimiter=',')TypeError:Mismatchbetweenarraydtype('int32')andformatspecifier('%.18e%.18e')我猜这可以通过fmt='x
我有一个格式如下所示的CSV文件:"FieldName1","FieldName2","FieldName3","FieldName4""04/13/201014:45:07.008","7.59484916392","10","6.552373""04/13/201014:45:22.010","6.55478493312","9","3.5378543"...请注意，CSV文件中每一行的开头和结尾都有双引号字符，","字符串用于分隔每一行中的字段。CSV文件中的字段数可能因文件而异。当我尝试通过以下方式将其读入numpy时:将numpy导入为npdata=np.genfromtxt
我正在尝试使用真正与Excel兼容的python创建一个csv文件(我使用的是Excel2007，如果这有什么不同的话)。这是我正在尝试做的事情importcsvdata=[['9-1','9-2','9-3']]fd=open('test.csv','wb')try:writer=csv.writer(fd,dialect='excel',quotechar='"',quoting=csv.QUOTE_ALL)writer.writerows(data)finally:fd.close()这将创建一个包含以下内容的csv文件:"9-1","9-2","9-3"当我在Excel中加载它
