# -*- coding:utf-8 -*- ''' CSV 常用API 1)reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam]),主要用于CSV 文件的读取,返回一个 reader 对象用于在CSV 文件内容上进行行迭代. 参数: csvfile,需要是支持迭代(Iterator)的对象,通常对文件(file)对象或者列表(list)对象都是适用的,并且每次调用next() 方法的返回值是字符串(string): dialect 的默认值为excel,与…

处理大型文件是一种内存密集型操作,可能导致服务器耗尽RAM内存并交换到磁盘.让我们看一下使用Ruby处理CSV文件的几种方法,并测量内存消耗和速度性能. Prepare CSV data sample Before we start, let's prepare a CSV file data.csv with 1 million rows (~ 75 MB) to use in tests. require 'csv' require_relative './helpers' headers…

上周我参加了dataisbeautiful subreddit上的Dataviz Battle,我们不得不从TSA声明数据集创建可视化.我喜欢这种比赛,因为大多数时候你最终都会学习很多有用的东西. 这次数据非常干净,但它分散在几个PDF文件和Excel文件中.在从PDF中提取数据的过程中,我了解了一些工具和库,最后我使用了tabula-py,这是Java库tabula的Python包装器.至于Excel文件,我发现单行 - 简单pd.read_excel- 是不够的. 最大的Excel文件大约是…

帮妹子处理一个2.xG 大小的 csv文件,文件太大,不宜一次性读入内存,可以使用open迭代器. with open(filename,'r') as file # 按行读取 for line in file: process 或者简单点 for line in open('myfile.txt','r'): pass 需求是,提取时间在指定时间段的数据,另存一个文件. 全部代码如下 def is_between_time(str, start, end): """ :pa…

#数据分析 import pandas import csv old_path = r'd:\2000W\200W-400W.csv' f = open(old_path,'r',encoding='utf-8') data = pandas.read_csv(f) # print(data) num = int(data.describe().ix[0,0]) # print(num) # print(num) #遍历出所有行 # print("---------遍历出所有行-------&q…

把数据集随机切分为训练集和测试集 method 1: df = pd.read_csv('data/tgnb_merge.csv', encoding='utf-8') df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) # 去重,只保留第一次出现的样本 df_test = df.sample(frac=0.1) df_train = pd.concat([df, df_test], axis=0) # 拼接 df_train.drop_duplicat…

import os import pandas as pd HERE = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) DATA_DIR = os.path.abspath(os.path.join(HERE, '..', 'data')) def make_df_from_excel(file_name, nrows): """Read from an Excel file in chunks and make a single Da…

Pandas 即Python Data Analysis Library,是为了解决数据分析而创建的第三方工具,它不仅提供了丰富的数据模型,而且支持多种文件格式处理,包括CSV.HDF5.HTML 等,能够提供高效的大型数据处理. 另外,csv模块也同样可以进行csv文件读写. import pandas import csv pandas模块-读取CSV文件 import pandas data = pandas.read_csv(csv_path) # 查看前两行 print(data.he…

前言 一.Python文件读取 二.读取CSV文件 一.Python文件读取 1. open函数是内置函数之with操作 - 关于路径设置的问题斜杠设置成D:\\文件夹\\文件或是D:/文件夹/文件 f = open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None) file: 必需,文件路径(相对或者绝对路径). mode: 可选,文件打开模式 b…

HttpResponse对象将会将响应的数据作为一个整体返回,此时如果数据量非常大的话,长时间浏览器没有得到服务器的响应,就会超过默认的超时时间,返回超时.而StreamingHttpResponse会将响应的数据作为一个数据流返回给浏览器,这样浏览器就可以接收到服务器发送过来的数据,不会因为长期没有得到服务器的回应而返回超时. StreamingHttpResponse: 这个类是专门用来处理流数据的,使得在处理一些大型文件的时候,不会因为服务器处理时间过长而连接超时.这个类并不是继承Http…

生成CSV文件 有时候我们做的网站,需要将一些数据,生成有一个CSV文件给浏览器,并且是作为附件的形式下载下来.以下将讲解如何生成CSV文件. 生成小的CSV文件 这里将用一个生成小的CSV文件为例.我们用Python内置的csv模块来处理csv文件,并且使用HttpResponse来将csv文件返回回去.示例代码如下: import csv from django.http import HttpResponse def csv_view(request): response = HttpRe…

1.生成CSV文件 有时候我们做的网站,需要将一些数据,生成有一个CSV文件给浏览器,并且是作为附件的形式下载下来.以下将讲解如何生成CSV文件. 2.生成小的CSV文件 这里将用一个生成小的CSV文件为例,来把生成CSV文件的技术要点讲到位.我们用Python内置的csv模块来处理csv文件,并且使用HttpResponse来将csv文件返回回去. 示例代码如下: import csv from django.http import HttpResponse def csv_view(requ…

特别提示:本人博客部分有参考网络其他博客,但均是本人亲手编写过并验证通过.如发现博客有错误,请及时提出以免误导其他人,谢谢!欢迎转载,但记得标明文章出处:http://www.cnblogs.com/mao2080/ public class CSVUtils { /** * * 描述:导出 * @author mao2080@sina.com * @created 2017年8月26日 下午2:39:13 * @since * @param file csv文件(路径+文件名),csv文件不存…

简介 逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本).纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据.CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔:每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符.通常,所有记录都有完全相同的字段序列. 特点 读出的数据一般是字符类型哦 以行为单位读取数据 列之间以半角逗号或制表符为分割…

假设有Excel文件data.xlsx,其中内容为: ID  age  height     sex  weight张三   1   39     181  female      85李四   2   40     180    male      80王五   3   38     178  female      78赵六   4   59     170    male      66 现在需要将这个Excel文件中的数据读入pandas,并且在后续的处理中不关心ID列,还需要把sex列…

这一节将分别介绍读/写 Excel 和 CSV 文件的各种方式: - 读入 CSV 文件 首先是准备一个 csv 文件, 这里我用的是 stock_data.csv, 文件我已上传, 大家可以直接下载下来使用. 正如前面讲过的, csv 文件可以放在 jupyter notebook 同目录下, 这样直接写文件名就可以了, 但是如果没有放在同目录下, 就需要写绝对路径, 否则读取不到. import pandas as pd df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sit…

简单的代码,利用pandas模块读csv数据文件,这里有两种方式,一种是被新版本pandas遗弃的Series.from_csv:另一种就是pandas.read_csv 先说一下问题这个问题就是在读csv文件时,默认的数据是object类型,因而没有字符型数据可被plot,此时仅需要转换一下类型即可,如下: from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt data = Series.from_csv('daily.csv',h…

之前尝试过用命令行来解决csv文件导入到MySQL这个问题,没想到一直没有成功.之后会继续更新的吧,现在先用pandas来解决这个问题,虽然会复杂一点,但至少能用. 例子是导入movielens的rating数据,如下: 1. 创建表格 CREATE TABLE ratings( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, userId BIGINT NOT NULL, movieId BIGINT NOT NULL, rating DOUBLE NOT NULL, t…

接着前天的豆瓣书单信息爬取,这一篇文章看一下利用pandas完成对数据的存储. 回想一下我们当时在最后得到了六个列表:img_urls, titles, ratings, authors, details. 我们如何对这些数据进行存储:让每一本书的每一个元素可以一一对应起来,形成第一本书的书名.作者等等在一起,下一本书的书名.作者在一起. 这里我们接触一个新的数据存储形式:pandas库里的DataFrame. pandas.DataFrame() DataFrame是一个表格型的数据结构,它含…

参考链接:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython2.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from multiprocessing.pool import Pool import pandas as pd import requests from sqlalchemy import create_engine # 数据库相关信息 HOSTNAME = '127.0.0.1' P…

1.Pandas对数据某一列删除 1.删除列 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=1就是删除列 df.drop(['列名1','列名2'], axis=1) 2.删除记录,也就是行 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=0就是删除记录也就是行 df.drop([0,1,3], axis=0) 2.Pandas之修改列名 1.第一种是没有表头,想要添加表头 因为csv文件是没有…

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan import pandas as pd def main(): aqi_data = pd.read_csv('china_city_aqi_teacher.csv') print('基本信息:') print(aqi_data.info()) print('数据预览') print(aqi_data.head(5)) # 基本统计 print('AQI最大值', aqi_data['AQI'].max()) pr…

这几天在用 Python3 研究一个爬虫,最后一个需求是把爬下来的20+个csv文件整合到一个excel表里的不同sheets. 初版的核心代码如下: while year <= 2018: csvPath = sys.path[0] + '/result/%d.csv' % year excelPath = sys.path[0] + '/result.xlsx' csvReader = pandas.read_csv(csvPath, encoding='utf_8_sig') excelW…

这是我的CSV文件 读取其中得tempo这一列 import pandas as pd #导入pandas包 data = pd.read_csv("E:\\毕设\\情感识别\\Music-Emotion\\Music-Emotion\\Emotion_features.csv") #读取csv文件 feature = data.loc[:, ['tempo']]#读取trmpo列得所有行 4 feature1 = data.loc[2:4, ['tempo', 'total_beat…

使用Pandas读取CSV文件 import pandas as pd csv_data = pd.read_csv('birth_weight.csv') # 读取训练数据 print(csv_data.shape) # (189, 9) N = 5 csv_batch_data = csv_data.tail(N) # 取后5条数据 print(csv_batch_data.shape) # (5, 9) train_batch_data = csv_batch_data[list(rang…

一.csv文件 csv以纯文本形式存储表格数据 pd.read_csv('文件名'),可添加参数engine='python',encoding='gbk' 一般来说,windows系统的默认编码为gbk,可在cmd窗口通过chcp查看活动页代码,936即代表gb2312. 例如我的电脑默认编码时gb2312,pycharm默认是utf-8编码,csv内存在中文时会出现错误,可通过指定engine或编码格式解决. 二.excel文件 之前博客写过通过xlrd和xlwt读写xls文件.通过open…

pandas读写excel和csv操作总结 按索引读取某一列的值 按关键字读取某一列的值 按关键字查询某一行的值 保存成字典并写入新的csv import pandas as pd grades=pd.read_excel('C:/Users/xxx/Desktop/1-4章内容掌握情况结果.xlsx',usecols=[0,12]) # 读取某个索引对应的列 fields=['Student'] ans={'name':[],'grade':[]} names=pd.read_csv('C:/…

1.为什么会出现乱码问题,用什么方式编码就用什么方式解码,由于csv不是用的utf-8编码,故不能用它解码. 常用的编码方式有 utf-8,ISO-8859-1.GB18030等. 2.中文乱码原因: 一般的csv文件如果使用 data = pd.read_csv("data__361_46.csv", encoding='utf-8') UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb3 in position 0: in…

今天的主角依然是pyinstaller打包工具,为了让pyinstaller打包后exe文件不至过大,我们的py脚本文件引用库时尽可能只引用需要的部分,不要引用整个库,多使用“from *** import **,**”语句,如: from openpyxl import load_workbook,Workbook from openpyxl.styles import Border,Side,Alignment,Protection,Font,GradientFill,Color from…

5.1 文件存储 文件存储形式可以是多种多样的,比如可以保存成 TXT 纯文本形式,也可以保存为 Json 格式.CSV 格式等,本节我们来了解下文本文件的存储方式. 5.1.1 TXT文本存储 将数据保存到 TXT 文本的操作非常简单,而且 TXT 文本几乎兼容任何平台,但是有个缺点就是不利于检索,所以如果对检索和数据结构要求不高,追求方便第一的话,可以采用 TXT 文本存储,本节我们来看下利用 Python 保存 TXT 文本文件的方法. 1. 本节目标 本节我们要保存知乎发现页面的热门问题…