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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
数组存储成CSV之类的区隔型文件:
下面代码给随机数生成器指定种子，并生成一个3*4的NumPy数组 。
将一个数组元素的值设为NaN
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
In [
26
]:
import
numpy as np
In [
27
]: np.random.seed(
42
)
In [
28
]: a
=
np.random.randn(
3
,
4
)
In [
29
]: a[
2
][
2
]
=
np.nan
In [
30
]:
print
(a)
[[
0.49671415
-
0.1382643
0.64768854
1.52302986
]
[
-
0.23415337
-
0.23413696
1.57921282
0.76743473
]
[
-
0.46947439
0.54256004
nan
-
0.46572975
]]
|
NumPy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数，它能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组:
|
1
|
In [
31
]: np.savetxt(
'np.csv'
,a,fmt
=
'%.2f'
,delimiter
=
','
,header
=
"#1,#2,#3,#4"
)
|
上面的函数调用中，我们规定了用以保存数组的文件的名称、数组、可选格式、间隔符和一个可选的标题 。
通过cat np.csv，可以查看刚才所建的np.csv文件的具体内容 。
利用随机数组来创建pandas DataFrame:
|
1
2
3
4
5
6
7
|
In [
38
]: df
=
pd.DataFrame(a)
In [
39
]: df
Out[
39
]:
0
1
2
3
0
0.496714
-
0.138264
0.647689
1.523030
1
-
0.234153
-
0.234137
1.579213
0.767435
2
-
0.469474
0.542560
NaN
-
0.465730
|
pandas会自动替我们给数据取好列名 。
利用pandas的to_csv()方法可以为CSV文件生成一个DataFrame:
|
1
|
In [
40
]: df.to_csv(
'pd.csv'
,float_format
=
'%.2f'
,na_rep
=
"NAN!"
)
|
对于这个方法，我们需要提供文件名、类似于NumPy的savetxt()函数的格式化参数的可选格式串和一个表示NaN的可选字符串 。
以上这篇使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_24683561/article/details/54565862 。
最后此篇关于使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于使用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作的实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗？ 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论，不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框，我想得到一个新的数据框，它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么？ 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中，如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图？ 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目)，并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列，“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列，即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如，假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西，更具体地说，结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框，如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df，如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ，其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值，我想删除不等于单独列表的行，最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框（显然，这确实发生了，目前我有一个像这样的数据集！:(） >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF，它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算，但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框，如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”，“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist（）时，出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串，但结果集是 NaN .我究竟做错了什么？ import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀！