У меня есть файл csv, который содержит строки из базы данных sqlite3. Я написал строки в файл csv, используя python. Когда я открываю файл csv с помощью Ms Excel, пустая строка появляется под каждой строкой, но файл в блокноте в порядке (без пробелов). Кто-нибудь знает, почему это происходит и как я могу это исправить? Изменить: […]
Поэтому я скопировал и вставил демо-версию из книги, которую я использую, чтобы узнать Python: #!/usr/bin/env python import csv total = 0 priciest = ('',0,0,0) r = csv.reader(open('purchases.csv')) for row in r: cost = float(row[1]) * float(row[2]) total += cost if cost == priciest[3]: priciest = row + [cost] print("You spent", total) print("Your priciest purchase was", […]
У меня есть данные, хранящиеся в CSV, где первая строка – это строки (имена столбцов), а остальные строки – это числа. Как сохранить это в массиве numpy? Все, что я могу найти, – это установить тип данных для столбцов, но не для строк. Сейчас я просто пропускаю заголовки, чтобы делать вычисления, но мне нужно иметь […]
У меня есть результирующие labelsAndPredictions = testData.map(lambda lp: lp.label).zip(predictions) . Это выводится в этом формате: [(0.0, 0.08482142857142858), (0.0, 0.11442786069651742),…..] Я хочу создать CSV-файл с одним столбцом для labels (первая часть кортежа в выводе выше) и один для predictions (вторая часть вывода кортежа). Но я не знаю, как писать в CSV-файл в Spark с помощью Python. […]
У меня есть каталог zip-файлов (около 10 000 небольших файлов), в каждом из которых находится CSV-файл, который я пытаюсь прочитать и разбить на несколько разных CSV-файлов. Мне удалось написать код для разделения CSV-файлов из каталога CSV, показанного ниже, который читает первый атрибут CSV и в зависимости от того, что он записывает в соответствующий CSV. import […]
У меня есть pandas.DataFrame который я хочу экспортировать в файл CSV. Тем не менее, pandas, похоже, записывает некоторые из значений как float вместо типов int . Я не мог найти, как изменить это поведение. Создание фрейма данных: df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'], dtype=int) x = pandas.Series([10,10,10], index=['a','b','d'], dtype=int) y = pandas.Series([1,5,2,3], index=['a','b','c','d'], dtype=int) z = pandas.Series([1,2,3,4], […]
У меня есть набор заголовков csv, которые я пытаюсь сопоставить с загрузками. Это не работает. Не все заголовки требуются – я просто должен соответствовать тому, что находится в файле. reader = csv.DictReader(open(PathFile)) headers = reader.fieldnames for header in sorted(set(headers)): if (header == 'ip') or (header == 'IP'): print "IP found in Header" В этом случае […]
Я пишу сценарий, чтобы уменьшить большой файл .xlsx с заголовками в csv, а затем написать новый файл csv с только необходимыми столбцами на основе имени заголовка. import pandas import csv df = pandas.read_csv('C:\\Python27\\Work\\spoofing.csv') time = df["InviteTime (Oracle)"] orignum = df["Orig Number"] origip = df["Orig IP Address"] destnum = df["Dest Number"] df.to_csv('output.csv', header=[time,orignum,origip,destnum]) Ошибка, которую я […]
VBA больше не режет его для меня. У меня много огромных файлов Excel, для которых мне нужно сделать множество вычислений и разбить их на другие файлы Excel / CSV. Мне нужен язык, который я могу забрать в течение следующих нескольких дней, чтобы делать то, что мне нужно, потому что это своего рода чрезвычайная ситуация. Мне […]
При попытке прочитать исходный код для файла csv.py (как руководство по реализации моего собственного класса writer в другом контексте) я обнаружил, что большая часть функций в этом файле, в свою очередь, импортируется из чего-то, называемого _csv : from _csv import Error, __version__, writer, reader, register_dialect, \ unregister_dialect, get_dialect, list_dialects, \ field_size_limit, \ QUOTE_MINIMAL, QUOTE_ALL, QUOTE_NONNUMERIC, […]