我试图加载一个csv文件内基于熊猫的数据帧。我使用了以下导入。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
没有找到文件是抛出错误,回溯如下:
()中的FileNotFoundError回溯(最近一次调用)----
c:\users\saish\appdata\local\programs\python\python35-32\lib\site packages\pandas\io\parsers。语法分析器中的py\u f(文件路径或缓冲区、sep、分隔符、标题、名称、索引列、usecols、squeeze、prefix、mangle\u dupe\u cols、数据类型、引擎、转换器、true\u值、false\u值、skipinitialspace、skiprows、nrows、na\u值、keep\u默认值、na\u筛选器、冗余、跳过空白行、解析日期、推断日期时间格式、keep\u日期列、日期解析器、dayfirst、迭代器、chunksize、压缩、千、十进制、行终止符、引号、引号、转义符、注释、编码、方言、元组、错误行、警告行、跳脚、跳脚、双引号、delim空格、as-recarray、compact-int、使用无符号、低内存、缓冲行、内存映射、浮点精度)703跳过空白行=跳过空白行)704--
c:\users\saish\appdata\local\programs\python\python35-32\lib\site packages\pandas\io\parsers。py in_read(filepath_或_buffer,kwds)443 444#创建解析器--
c:\users\saish\appdata\local\programs\python\python35-32\lib\site packages\pandas\io\parsers。初始状态下的py(自,f,发动机,**kwds)812自。选项['has_index_names']=kwds['has_index_names']813--
C:\用户\saish\appdata\本地\程序\python\python35-32\lib\site-包\熊猫\io\parsers.py在_make_engine(自我,引擎)1043 def_make_engine(自我,引擎='c'): 1044 if Engine=='c':-
c:\users\saish\appdata\local\programs\python\python35-32\lib\site packages\pandas\io\parsers。初始值中的py(self,src,**kwds)1682
kwds['allow_leading_cols']=self。索引_col不是False 1683-
pandas_libs\parsers.pyx熊猫。_libs.parsers.TextReader.cinit()
pandas_libs\parsers.pyx熊猫。_libs.parsers.文本阅读器。_setup_parser_source()
FileNotFoundError:文件b'purchases。“csv”不存在
使用命令pwd
获取工作目录,然后将csv文件与文件一起放置。同一目录中的ipynb文件。
我正在尝试加载csv文件 导入熊猫作为pd dfc=pd。读取_csv('data/Vehicles0515.csv',sep=',') 但是我有以下错误 ParserError:标记数据时出错。C错误:第3004427行预期有22个字段,SAW23 我已阅读包含错误\u错误\u行=错误 但这并不能解决问题 谢谢
问题内容: 我有一个4个熊猫数据框的列表,其中包含我想合并为一个数据框的一天的报价数据。我无法理解concat在时间戳上的行为。请参阅以下详细信息: 使用我得到: 使用我得到: 注意使用时索引如何变化。为什么会发生这种情况,我将如何使用该方法来重现使用所获得的结果?(因为看上去快得多;每个循环24.6 ms,而每个循环3.02 s) 问题答案: 因此,您正在执行的操作是append和concat
问题内容: 这个问题已经在这里有了答案 : Python中的Windows路径 (5个答案) 4年前关闭。 追溯(最近一次通话): 产品中的文件“”,第1行= pd.read_csv(’C:\ amazon_baby.csv’) 在parser_f中的第562行的文件“ C:\ Users \ kvsn \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ io
问题内容: 我正在使用CSV文件,其中几个列具有一个简单的json对象(几个键值对),而其他列则是正常的。这是一个例子: 使用完后,解析该列并将其拆分为其他列的最有效方法是什么? 大约一个小时后,我唯一能想到的是: 看来我做错了,考虑到我需要定期在三列上进行,这需要大量工作。 所需的输出是下面的数据框对象。添加了以下代码行以我((脚的)方式到达那里: 问题答案: 有一种稍微简单的方法,但是最终您必
我正在学习如何通过pandas将大型csv文件加载到python中。我正在使用anaconda和Python3与一台64 GB内存的pc。 贷款组合是一个很大的例子。csv数据集由2509列和100000行组成,约为1.4 GBs。 我可以毫无错误地运行以下代码: 然而,当我使用贷款组合时,例如,大型。csv文件创建一个更大的文件,即Loan\u Portfolio\u Example\u Lar
我运行了以下脚本(https://github.com/FXCMAPI/FXCMTickData/blob/master/TickData34.py)并在末尾添加以下行以下载文件: 然后,我尝试使用pandas打开文件,如下所示: 然而,我得到的是: 为什么数据框是空的? 如果我在TextEdit上打开文件,前几行实际上如下所示: