我正在尝试将CSV文件读入pandas数据框并选择一列，但不断出现关键错误。文件读取成功，我可以在iPythonnotebook中查看数据框，但是当我想选择第一列以外的任何列时，它会抛出一个关键错误。我正在使用这段代码:importpandasaspdtransactions=pd.read_csv('transactions.csv',low_memory=False,delimiter=',',header=0,encoding='ascii')transactions['quarter']这是我正在处理的文件:https://www.dropbox.com/s/81iwm4f2h
我尝试使用pd.read_csv()函数加载.csv文件时遇到错误，尽管文件路径正确且使用原始字符串.importpandasaspddf=pd.read_csv('C:\\Users\\user\\Desktop\\datafile.csv')df=pd.read_csv(r'C:\Users\user\Desktop\datafile.csv')df=pd.read_csv('C:/Users/user/Desktop/datafile.csv')全部给出以下错误:FileNotFoundError:Fileb'\xe2\x80\xaaC:/Users/user/Desktop
问题描述:我使用pythonpandas读取几个大的CSV文件并将其存储在HDF5文件中，生成的HDF5文件大约为10GB。回读时出现问题。即使我尝试分block读回它，我仍然会遇到MemoryError。这是我创建HDF5文件的方式:importglob,osimportpandasaspdhdf=pd.HDFStore('raw_sample_storage2.h5')os.chdir("C:/RawDataCollection/raw_samples/PLB_Gate")forfilenameinglob.glob("RD_*.txt"):raw_df=pd.read_csv(f
我正在将许多不同的数据文件读取到各种pandas数据框中。这些数据文件中的列由空格分隔。但是，对于每个文件，空格的数量是不同的(其中一些只有一个空格，另一些则有两个空格等等)。因此，每次导入文件时，我都必须手动转到该文件并查看已使用的空格数，并在sep中提供这些空格数:importpandasaspddf=pd.read_csv('myfile.dat',sep='')有什么方法可以让pandas假定“任意数量的空格”作为分隔符？另外，有什么方法可以让pandas使用制表符(\t)或空格作为分隔符？ 最佳答案 是的，您可以使用像se
我正在尝试这个简单的ctypes示例并得到提到的错误>>>fromctypesimportcreate_string_buffer>>>str=create_string_buffer("hello")Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Python32\lib\ctypes\__init__.py",line59,increate_string_bufferbuf.value=initTypeError:str/bytesexpectedinsteadofstrinstance有谁知道我做错了什么吗？同样，我试图将
我有以下脚本:#!/usr/bin/pythonwhileTrue:x=raw_input()printx[::-1]我从ipython调用它:In[5]:p=Popen('./script.py',stdin=PIPE)In[6]:p.stdin.write('abc\n')cba而且效果很好。但是，当我这样做时:In[7]:p=Popen('./script.py',stdin=PIPE,stdout=PIPE)In[8]:p.stdin.write('abc\n')In[9]:p.stdout.read()解释器挂起。我究竟做错了什么？我希望能够多次从另一个进程写入和读取，以将一
我开始使用ProtocolBuffer库，但注意到它占用了大量内存。pympler.asizeof显示我的一个对象大约是76k!基本上，它包含一些字符串、一些数字和一些枚举，以及一些相同的可选列表。如果我正在编写与C结构相同的东西，我希望它小于几百个字节，并且实际上ByteSize方法返回121(序列化字符串的大小)。这是您对图书馆的期望吗？我听说它很慢，但这无法使用，让我更倾向于相信我在滥用它。编辑这是我构建的示例。这是一个类似的pb文件，但比我一直使用的更简单packagepb;messageA{requireddoublea=1;}messageB{requireddoubl
为了测试一个小程序。所有包都更新到最新版本。我的Python版本是3.6.4，我在Windowsx64上运行。我浏览了所有建议更新NVIDIA驱动程序的相关线程的解决方案，但我有一个Intel驱动程序。我是Python、Tensorflow和Pycharm的新手。这是记录的错误:Faultingapplicationname:python.exe,version:3.6.4150.1013,timestamp:0x5a38b889Faultingmodulename:ucrtbase.dll,version:10.0.16299.248,timestamp:0xe71e5dfeExce
我想提出来，只是因为它太疯狂了。也许韦斯有一些想法。该文件非常规则:1100行x~3M列，数据以制表符分隔，仅由整数0、1和2组成。显然这不是预期的。如果我如下预填充数据框，它会消耗约26GB的RAM。h=open("ms.txt")header=h.readline().split("\t")h.close()rows=1100df=pd.DataFrame(columns=header,index=range(rows),dtype=int)系统信息:python2.7.9ipython2.3.1numpy1.9.1Pandas0.15.2.欢迎任何想法。
运行时pd.read_hdf('myfile.h5')我收到以下回溯错误:[[...somelongertraceback]]~/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/pytables.pyinread_array(self,key,start,stop)24872488ifisinstance(node,tables.VLArray):->2489ret=node[0][start:stop]2490else:2491dtype=getattr(attrs,'value_type',None)~/.local/lib/python3
