我正在尝试解析日期,当我从cvs文件中读取数据时.我使用的命令是df = pd.read_csv('/Users/n....', names=names, parse_dates=['date'])? ) 它一般都在处理我的文件.但我有几个数据集,其日期格式各不相同.我的意思是它的日期格式是这样的(09/20/15 09:59),而在其他行中有另一种格式就像是(2015-09-20 10：22：01.013)在同一个文件中.我上面写的命令对这些文件不起作用.它在我删除时工作(parse_dates = [‘date’]),但那次我不能使用...
看到同事用matlab分析数据，画折线图，很直观的把我们的试车数据（转速、车速、电压、电流）表现在图上，很轻易的就定位到了故障点。还用同样的方法分析了六轴传感器的加速度和角速度，解决了四元数算法、零飘问题。感觉画图分析数据很有用，这技能需要掌握才行。网上找了一下，发现可用matlab、R语言、python画图。最终选了python，原因嘛，被“人生苦短我用python”，洗脑了好久。因为c用得比较多，感觉python用得好懵，没有代码...
我有一个像这样的csv数据集：A, 10, USA B,30, UK C,4,IT A,20,UK B,10,USA我想阅读这些csv行并提供以下输出：A has ran 30 miles with average of 15. B has ran 30 miles with average of 20. C has ran 4 miles with average of 4. 到目前为止,我的解决方案是读取csv数据并将它们转换为字典然后迭代它们以查看“A”重复了多少次以及它必须为平均值计算的值以及最终生成结果.我已经编写了这段代码,但是我很难有效地计算A重复的次...
我有一个.csv文件,其中有数千个条目由数据记录器创建. 格式或多或少是这样的：time | data 01/07/2015 12:25:45 | 356.24 01/07/2015 12:25:50 | 357.24 01/07/2015 12:25:55 | 351.24 01/07/2015 12:26:00 | 357.20 01/07/2015 12:26:05 | 356.32 ...当我使用pandas读取文件时import pandas as pd df = pd.read_csv(filename, parse_dates=True, infer_datetime_format=True)某些日期由于某种原因被识别为错误,因...
如果只是粘贴到浏览器中,我有以下csv url正常工作：http://www.google.com/finance/historical?q=JSE%3AMTN&startdate=Nov 1, 2011&enddate=Nov 30, 2011&output=csv但是我似乎无法使用pandas下载csv.我收到错误：urllib.error.HTTPERROR: HTTP ERROR 400: Bad Request码：import pandas as pddef main():url = 'http://www.google.com/finance/historical?q=JSE%3AMTN&startdate=Nov 1, 2011&enddate=Nov 30, 2011&output=csv'df ...
全新的Python(以及一般的编程),如果这很简单和/或在我找不到的地方回答,请随意以典型的论坛方式骚扰我. 我有一堆CSV,每个包含10个XY坐标,如下所示：10,5 2,4 5,6 7,8 9,12 3,45 2,4 6,5 0,3 5,6 我想将X坐标和Y坐标分成两个单独的列表,这样我就可以从给定列表中的每个值中减去一个值.例如,从X坐标列表中的每个值减去5,从Y坐标列表中的每个值减去3.然后我将获取每个值的abs()并找到最小值.一旦找到这些最小值,我想将这些列表一起添...
在使用python的CSV文件中,我们可以逐行或逐行读取所有文件,我想读取特定行(行号24示例)而不读取所有文件和所有行.解决方法:你可以使用linecache.getline： linecache.getline(filename,lineno [,module_globals])Get line lineno from file named filename. This function will never raise an exception — it will return ” on errors (the terminating newline character will be included for lines that are found).import l...
对于csv文件进行处理一个重要的步骤是为数据添加索引，方便后续的数据操作，这里我们使用pandas库中的read_csv()函数，在读取csv数据的同时可以对其添加行索引和列索引。import pandas as pdobj=pd.read_csv(testdata.csv) print(obj)read_csv()不对属性进行设置的缺省状态下，对于csv文件进行读取操作后，即使原来的数据存在索引，也会自动添加数字的行索引和列索引。obj=pd.read_csv(testdata.csv,header=None,names=range(1,120...
我只是想知道如何从具有下一个结构的CVS文件中读取特殊字段：40.0070222,116.2968604,2008-10-28,[["route"], ["sublocality","political"]] 39.9759505,116.3272935,2008-10-29,[["route"], ["establishment"], ["sublocality", "political"]]阅读cvs文件的方式我曾经使用过：with open('routes/stayedStoppoints', 'rb') as csvfile:spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')问题是前3个字段没问题我可以...
情况一：将列表存储为csv文件。列表的每一项代表csv文件的一行。列表中的每一项包含多个属性。list=[[属性1，属性2，属性3，……]，[属性1，属性2，属性3，……]，[属性1，属性2，属性3，……]，……]。(1)导入python编程需要的包；import pandas as pd(2)如需对列表中的属性列进行命名，进行一下操作：列名=[属性1名称，属性2名称，属性3名称，……](3)将已知列表和定义的列名进行整合dataframe=pd.DataFrame(columns=列名,data=l...
我将csv文件加载到pyspark中,如下所示(在pyspark shell中)：>>> from pyspark.sql import SQLContext >>> sqlContext = SQLContext(sc) >>> df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true').load('data.csv')但我收到这个错误：Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'SQLContext' object has no attribute 'read' >>> 我正在使用spark 1.3.1,...