个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
25
4
<分区>
我无法将 csv 文件读取到 pandas 数据框中。我是 Pandas 的新手，这阻碍了我的进步。我已阅读文档并搜索解决方案，但我无法继续。我尝试了以下无济于事......
import pandas as pd
import numpy as np
pd.read_csv('C:\Users\rcreedon\Desktop\TEST.csv')
pd.read_csv("C:\Users\rcreedon\Desktop\TEST.csv")
和带/不带引号的类似排列。
它吐出一个以以下结尾的大型复合错误:
IOError: File C:\Users
creedon\Desktop\TEST.csv does not exist
在错误中遗漏了“rcreedon”中的“r”似乎很奇怪。这是导致问题的原因吗？
为了这个我也试过了
pd.read_csv('C:\rcreedon\Desktop\TEST.csv')
返回错误时再次漏掉了“r”。
很抱歉成为这样一个笨蛋，但我在这里挣扎....
感谢任何帮助。
25
4
0
假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
我有一个 largeDataFrame(多列和数十亿行)和一个 smallDataFrame(单列和 10,000 行)。 只要 largeDataFrame 中的 some_identifier 列
我有一个函数，可以在其中规范化 DataFrame 的前 N 列。我想返回规范化的 DataFrame，但不要管原来的。然而，该函数似乎也会对传递的 DataFrame 进行变异! using D
我想在 Scala 中使用指定架构在 DataFrame 上创建。我尝试过使用 JSON 读取(我的意思是读取空文件)，但我认为这不是最佳实践。 最佳答案 假设您想要一个具有以下架构的数据框: roo
我正在尝试从数据框中删除一些列，并且不希望返回修改后的数据框并将其重新分配给旧数据框。相反，我希望该函数只修改数据框。这是我尝试过的，但它似乎并没有做我所除外的事情。我的印象是参数是作为引用传递的，而
我有一个包含大约 60000 个数据的庞大数据集。我会首先使用一些标准对整个数据集进行分组，接下来我要做的是将整个数据集分成标准内的许多小数据集，并自动对每个小数据集运行一个函数以获取参数对于每个小数
我遇到了以下问题，并有一个想法来解决它，但没有成功:我有一个月内每个交易日的 DAX 看涨期权和看跌期权数据。经过转换和一些计算后，我有以下 DataFrame: DaxOpt 。现在的目标是消除没有
我正在尝试做一些我认为应该是单行的事情，但我正在努力把它做好。 我有一个大数据框，我们称之为lg，还有一个小数据框，我们称之为sm。每个数据帧都有一个 start 和一个 end 列，以及多个其他列所
我有一个像这样的系列数据帧的数据帧: state1 state2 state3 ... sym1 sym
我有一个大约有 9k 行和 57 列的数据框，这是“df”。 我需要一个新的数据框:'df_final'- 对于“df”的每一行，我必须将每一行复制“x”次，并将每一行中的日期逐一增加，也就是“x”次
假设有一个 csv 文件如下: # data.csv 0,1,2,3,4 a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 c,3.0,3.0,3.0,3.0,3
我只想知道是否有人对以下问题有更优雅的解决方案: 我有两个 Pandas DataFrame: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [
我有一个 pyspark 数据框，我需要将其转换为 python 字典。 下面的代码是可重现的: from pyspark.sql import Row rdd = sc.parallelize([R
我有一个 DataFrame，我想在 @chain 的帮助下对其进行处理。如何存储中间结果？ using DataFrames, Chain df = DataFrame(a = [1,1,2,2,2
我有一个包含 3 列的 DataFrame，名为 :x :y 和 :z，它们是 Float64 类型。 :x 和 "y 在 (0,1) 上是 iid uniform 并且 z 是 x 和 y 的总和。
这个问题在这里已经有了答案: pyspark dataframe filter or include based on list (3 个答案) 关闭 2 年前。 只是想知道是否有任何有效的方法来过
我刚找到这个包FreqTables ，它允许人们轻松地从 DataFrames 构建频率表(我正在使用 DataFrames.jl)。 以下代码行返回一个频率表: df = CSV.read("exa
是否有一种快速的方法可以为 sort 指定自定义订单？/sort!在 Julia DataFrames 上？ julia> using DataFrames julia> srand(1); juli
在 Python Pandas 和 R 中，可以轻松去除重复的列 - 只需加载数据、分配列名，然后选择那些不重复的列。 使用 Julia Dataframes 处理此类数据的最佳实践是什么？此处不允许
我是一名优秀的程序员,十分优秀！