資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：讀使用讀取表示文件的第一行默認(rèn)為數(shù)據(jù)的行名稱表示使用第列作為的行索引表示如果文件只包含一列，則返回一個(gè)序列。
讀csv 使用pandas讀取
import pandas as pd
import csv
if name == "__main__":
# header=0——表示csv文件的第一行默認(rèn)為dataframe數(shù)據(jù)的行名稱,
# index_col=0——表示使用第0列作為dataframe的行索引,
# squeeze=True——表示如果文件只包含一列，則返回一個(gè)序列。
file_dataframe = pd.read_csv("../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv", header=0, index_col=0, squeeze=True)
# 結(jié)果：
# 當(dāng)參數(shù)index_col=False 時(shí)，自動(dòng)生成行索引0到n
# csv數(shù)據(jù)：
data_1 = []
# 讀取行索引一樣的數(shù)據(jù),保存為list
try:
# 行索引為i的數(shù)據(jù)有多行,列為"pre_star"
data_1.extend(file_dataframe .loc[i]["pre_star"].values.astype(float))
except AttributeError:
# 行索引為i的數(shù)據(jù)只有單行,
data_1.extend([file_dataframe .loc[i]["pre_star"]])
# 多行結(jié)果
# 行索引為i的數(shù)據(jù)只有一行時(shí),不能對(duì)file_dataframe .loc[i]["pre_star"]使用.values,否則會(huì)報(bào)錯(cuò)：寫csv 使用csv寫
stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]]
# 打開文件，寫模式為追加"a"
out = open("../results/write_file.csv", "a", newline="")
# 設(shè)定寫入模式
csv_write = csv.writer(out, dialect="excel")
# 寫入具體內(nèi)容
csv_write.writerow(stu1)
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摘要：本次分享將介紹如何在中使用庫(kù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫。提供了工具包及對(duì)象關(guān)系映射工具，使用許可證發(fā)行。模塊實(shí)現(xiàn)了與不同數(shù)據(jù)庫(kù)的連接，而模塊則使得能夠操作數(shù)據(jù)庫(kù)。 ??本次分享將介紹如何在Python中使用Pandas庫(kù)實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫。首先我們需要了解點(diǎn)ORM方面的知識(shí)。 ORM技術(shù) ??對(duì)象關(guān)系映射技術(shù)，即ORM（Object-Relational Mapping）技術(shù)，指的是把關(guān)...
小編寫這篇文章的主要目的，主要是對(duì)pandas做一個(gè)較為詳細(xì)的一個(gè)解答，pandas其實(shí)就是一個(gè)數(shù)據(jù)模型庫(kù)，里面的內(nèi)容還是比較的多的，那么，怎么樣對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理呢？處理的內(nèi)容就是對(duì)超大的csv文件進(jìn)行快速拆分，下面就給大家舉例驗(yàn)證?！ ∏把浴 ”疚慕榻B如何利用pandas對(duì)超大CSV文件進(jìn)行快速拆分?！ ?.操作步驟 1.1安裝pandas pipinstallpandas 1.2...
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