Nhập csv vào đối tượng Pandas DataFrame các chuyến bay = pd. read_csv['chuyến bay. csv'] Kiểm tra hình dạng dữ liệu của bạn ở định dạng [hàng, cột] chuyến bay. hình dạng [Tùy chọn] Kiểm tra tất cả các giá trị null trong tập dữ liệu của bạn. Điều này sẽ trả về một giá trị boolean nếu mỗi ô là null. Điều này có thể mất nhiều thời gian và có thể không đặc biệt hữu ích trong một tập dữ liệu rất lớn
kiểm tra isnull[]. kiểm tra không null []. Kiểm tra hàng thứ 0, Cột Khoản vay - Trong kiểm tra isnull[] là TRUE và trong kiểm tra notnull[] là FALSE. Điều đó có nghĩa là hàng/cột này đang giữ giá trị rỗng. Nhưng chúng tôi sẽ không thích cách này đối với tập dữ liệu lớn, vì điều này sẽ trả về ma trận TRUE/FALSE cho từng điểm dữ liệu, thay vào đó chúng tôi muốn biết số lượng hoặc kiểm tra đơn giản xem tập dữ liệu có đang giữ NULL hay không
Vòng lặp for đầu tiên dành cho Hàng, trong khi vòng lặp thứ hai dành cho Cột. Bước tiếp theo là khởi tạo ‘ptcol’ với giá trị của cột và kiểm tra xem ô tương ứng có trống hay không. Nếu trống, chúng tôi lặp lại bộ đếm với cộng một. Bước tiếp theo là kiểm tra xem bộ đếm có bằng số cột không. Nếu đúng, chúng tôi trả lại giá trị của ptcol cho chính
nhập csv với open['some. csv', 'w', newline=''] dưới dạng f. nhà văn = csv. nhà văn[f] nhà văn. writerows[someiteterable] Vì open[] được sử dụng để mở tệp CSV để đọc, nên theo mặc định, tệp sẽ được giải mã thành unicode bằng mã hóa mặc định của hệ thống [xem ngôn ngữ. getpreferredencoding[] ]
Vì vậy, đây là một cuộc thảo luận ngắn gọn nhưng súc tích về cách tải và phân tích tệp CSV trong chương trình python. Blog này được đóng góp bởi Nikhil Kumar. Nếu bạn thích GeeksforGeeks và muốn đóng góp, bạn cũng có thể viết một bài báo bằng cách sử dụng đóng góp. chuyên viên máy tính. org hoặc gửi bài viết của bạn tới donate@geeksforgeeks. tổ chức
Có nhiều lớp khác nhau được cung cấp bởi mô-đun này để ghi vào CSV. sử dụng csv. lớp nhà văn Sử dụng csv. Lớp DictWriter Sử dụng csv. lớp nhà văn. csv. lớp nhà văn được sử dụng để chèn dữ liệu vào tệp CSV. Lớp này trả về một đối tượng nhà văn chịu trách nhiệm chuyển đổi dữ liệu của người dùng thành một chuỗi được phân tách
Bằng cách này, bạn không phải xóa toàn bộ hàng chỉ vì một số ô trống. Phương thức fillna[] cho phép chúng ta thay thế các ô trống bằng một giá trị. Ví dụ. Thay giá trị NULL bằng số 130. nhập gấu trúc dưới dạng pd. df = pd. read_csv['dữ liệu. csv'] df. fillna [130, inplace = True] Tự thử »
Nếu bạn đang cố đọc. txt vào Pandas Dataframe, bạn sẽ cần phải có thẻ sep = " ". Điều này sẽ yêu cầu Pandas sử dụng khoảng trắng làm dấu phân cách thay vì dấu phẩy tiêu chuẩn. Ngoài ra, nếu bạn đang nhập từ tệp văn bản và không có tên cột trong dữ liệu, bạn nên chuyển thuộc tính header=None
Pandas không có cột để phân tích cú pháp từ tệp stringio. StringIO và pandas read_csv, đã viết, vì vậy. không có cột để phân tích cú pháp. Thay vào đó, giống như bạn làm với một tệp thông thường, hãy tìm từ đầu rồi đọc. >>> đầu ra = io. StringIO[] > Gấu trúc. Không có cột nào để phân tích cú pháp từ tệp. nhập gấu trúc dưới dạng pd từ itertools nhập islice nhập csv từ cStringIO nhập StringIO sio = StringIO [] def forex_file
Cách khắc phục lỗi 'EmptyDataError'. Không có cột để phân tích cú pháp từ tệp trong khi đọc dữ liệu vào Khung dữ liệu Panda. Vì vậy, người ta cũng có thể thử sử dụng lệnh này, python main. py - hơn là đi qua siêu dữ liệu [prepare_metadata] - sau đó đào tạo siêu dữ liệu [train_metadata] - valid_data - test_data] Người ta cần đảm bảo rằng, tệp có trong cùng thư mục để khắc phục lỗi
cố gắng. đường dẫn = '/nsmnt/NS_Exec_DSHBD/đầu ra/*. tệp csv' = toàn cầu. toàn cầu [đường dẫn] cho tên trong tệp. với open[name, 'r'] dưới dạng csvfile. csvreader = csv. trình đọc [csvfile] cho hàng trong csvreader. #print [hàng] nếu hàng[0] == 'NULL'. print["file rỗng. "] in [tên] ngoại trừ Ngoại lệ như cũ. in [cũ] trăn. chia sẻ. Chia sẻ một liên kết đến câu hỏi này
Ghi vào tệp CSV. Bây giờ chúng ta hãy xem cách ghi dữ liệu vào tệp CSV bằng csv. chức năng nhà văn và csv. Lớp Dictwriter được thảo luận ở phần đầu của hướng dẫn này. Ghi vào tệp CSV bằng csv. nhà văn. Đoạn mã dưới đây ghi dữ liệu được xác định vào ví dụ2. tệp csv
sử dụng pd. isnull, để chọn sử dụng loc hoặc iloc. in [df] 0 A B C 0 1 2 NaN 8 in [df. loc[0, 'B']] nan a = pd. isnull[df. loc[0, 'B']] in [a] In đúng [df['B']. iloc[0]] nan a = pd. isnull[df['B']. iloc[0]] in [a] Đúng. chia sẻ. Chia sẻ một liên kết đến câu trả lời này. Sao chép đường dẫn
Đặt bộ đếm “ptrow” thành giá trị chỉ mục của hàng và kiểm tra xem giá trị ô có trống không nếu thấy nó trống, lặp lại bộ đếm với 1. Tiếp theo, chúng tôi kiểm tra xem số ô trống được tìm thấy có bằng tổng số hàng không. Nếu chúng bằng nhau, chúng tôi trả về giá trị chỉ mục của hàng, nếu không, chúng tôi chuyển sang hàng tiếp theo
Các giá trị còn thiếu của bạn có thể là các chuỗi rỗng, mà Pandas không nhận ra là null. Để khắc phục điều này, bạn có thể chuyển đổi các ô trống [hoặc bất kỳ thứ gì trong các ô trống của bạn] thành np. các đối tượng nan bằng cách sử dụng thay thế [], sau đó gọi dropna [] trên DataFrame của bạn để xóa các hàng có đối tượng thuê rỗng
Pandas đang chứng minh hai phương pháp để kiểm tra NULL - isnull[] và notnull[] Hai phương pháp này trả về TRUE và FALSE tương ứng nếu giá trị là NULL. Vì vậy, hãy kiểm tra những gì nó sẽ trả lại cho dữ liệu của chúng tôi. kiểm tra isnull[]. kiểm tra không null []. Kiểm tra hàng thứ 0, Cột Khoản vay - Trong kiểm tra isnull[] là TRUE và trong kiểm tra notnull[] là FALSE
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách kiểm tra xem một giá trị ô có phải là NaN [np. nan] trong Gấu trúc. NaN có nghĩa là Không phải là một số. Pandas sử dụng numpy. nan dưới dạng giá trị NaN. Để kiểm tra xem giá trị tại một vị trí cụ thể trong Pandas có phải là NaN hay không, hãy gọi numpy. hàm isnan[] với giá trị được truyền dưới dạng đối số
nhập gấu trúc dưới dạng pd df = pd. DataFrame[] trống = df. bản in trống ['Khung dữ liệu có trống không. ', isempty] Chạy chương trình này TRỰC TUYẾN. df = pd. DataFrame[] khởi tạo một khung dữ liệu trống. Và sau đó df. kiểm tra trống nếu khung dữ liệu trống. Vì khung dữ liệu trống, chúng tôi sẽ nhận được giá trị boolean Đúng với biến isempty
# ứng dụng. py nhập gấu trúc dưới dạng pd df = pd. read_csv['mọi người. csv'] in[df. iloc[-1]] Xuất ứng dụng python3. py Tên Ruth Giới tính F Tuổi 28 Chiều cao 65 Cân nặng 131 Tên. 17, loại. đối tượng Chọn hàng gấu trúc bằng thuộc tính loc. Thuộc tính định vị Pandas DataFrame truy cập một nhóm các hàng và cột theo [các] nhãn hoặc một mảng boolean
Hãy thử "" thay vì " ". Điều này đang thay thế một chuỗi rỗng thay vì một chuỗi chỉ chứa ký tự khoảng trắng
Bạn thực sự không thể thay thế các giá trị trong tệp hiện có. Thay vào đó, bạn cần phải. đọc trong tập tin hiện có; . 0
Trong đoạn mã dưới đây, hãy để chúng tôi có tệp CSV đầu vào là “csvfile. csv” và được mở ở chế độ “đọc”. Phương thức join[] lấy tất cả các dòng của tệp CSV trong một lần lặp và nối chúng thành một chuỗi. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng phương thức replace[] trên toàn bộ chuỗi và có thể thực hiện thay thế một/nhiều lần. Trong toàn bộ chuỗi, văn bản đã cho được tìm kiếm và thay thế bằng văn bản đã chỉ định
Bạn có thể rõ ràng và kiểm tra tờ đó. cell_type [rowno, colno] trong [xlrd. XL_CELL_EMPTY, xlrd. XL_CELL_BLANK] nhưng các tài liệu nêu rõ giá trị sẽ là u'' dù sao đó cũng là trường hợp. Thay vì sử dụng row_values, bạn cũng có thể sử dụng row [n] trả về danh sách các đối tượng Cell có. giá trị và. thuộc tính cell_type
Tìm các ô trống và không trống của bảng trong tệp excel bằng Python. xlsx" wb=xlrd. open_workbook[path] sheet=wb. sheet_by_index[0] cho hàng trong phạm vi [trang tính. cau mày]. cho cột trong phạm vi [tờ. ncols]. nếu [tấm. giá_trị ô[hàng,cột]==""]. trống + = 1 khác. đã điền+=1 print[f'Số ô trống và ô không trống lần lượt là {empty} và {fill}
Tháng trước chúng ta đã xem cách tạo Microsoft Excel [i. e. *. xls] sử dụng gói xlwt. Hôm nay chúng ta sẽ xem xét làm thế nào chúng ta có thể đọc một dấu *. xls/*. xlsx bằng gói có tên xlrd. Gói xlrd có thể chạy trên Linux và Mac cũng như Windows. Điều này thật tuyệt khi bạn cần xử lý một tệp Excel trên máy chủ Linux
Trong hướng dẫn từng bước này, bạn sẽ học cách xử lý bảng tính trong Python bằng gói openpyxl. Bạn sẽ học cách thao tác trên bảng tính Excel, trích xuất thông tin từ bảng tính, tạo bảng tính đơn giản hoặc phức tạp hơn, bao gồm thêm kiểu, biểu đồ, v.v.
Bạn có thể rõ ràng và kiểm tra tờ đó. cell_type[rowno, colno] trong [xlrd. XL_CELL_EMPTY, xlrd. XL_CELL_BLANK] nhưng các tài liệu nêu rõ giá trị sẽ là u'' dù sao đó cũng là trường hợp. Thay vì sử dụng row_values , bạn cũng có thể sử dụng row[n] trả về danh sách các đối tượng Ô có. giá trị và. thuộc tính cell_type
Trong Python, đối tượng danh sách trống đánh giá là sai. Do đó, câu lệnh điều kiện sau đây có thể được sử dụng để kiểm tra xem danh sách có trống không. Bạn cũng có thể sử dụng hàm len[]. Nó trả về số phần tử trong một chuỗi. Nếu len[] trả về 0, danh sách trống
kiểm tra không null []. Kiểm tra hàng thứ 0, Cột Khoản vay - Trong kiểm tra isnull[] là TRUE và trong kiểm tra notnull[] là FALSE. Điều đó có nghĩa là hàng/cột này đang giữ giá trị rỗng. Nhưng chúng tôi sẽ không thích cách này đối với tập dữ liệu lớn, vì điều này sẽ trả về ma trận TRUE/FALSE cho từng điểm dữ liệu, thay vào đó chúng tôi muốn biết số lượng hoặc kiểm tra đơn giản xem tập dữ liệu có đang giữ NULL hay không
Sau đây là 17 ví dụ mã để hiển thị cách sử dụng xlrd. XL_CELL_EMPTY[]. Những ví dụ này được trích xuất từ các dự án mã nguồn mở. Bạn có thể bỏ phiếu cho những cái bạn thích hoặc bỏ phiếu cho những cái bạn không thích và chuyển đến dự án gốc hoặc tệp nguồn bằng cách nhấp vào các liên kết phía trên mỗi ví dụ
Cách thanh lịch nhất để kiểm tra xem chuỗi có trống trong Python không?
Các giá trị còn thiếu của bạn có thể là các chuỗi rỗng, mà Pandas không nhận ra là null. Để khắc phục điều này, bạn có thể chuyển đổi các ô trống [hoặc bất kỳ thứ gì trong các ô trống của bạn] thành np. nan bằng cách sử dụng replace[] , sau đó gọi dropna[] trên DataFrame của bạn để xóa các hàng có đối tượng thuê null
Một cột là Chuỗi Pandas để chúng tôi có thể sử dụng Pandas tuyệt vời. Loạt. str từ API Pandas cung cấp rất nhiều chức năng tiện ích chuỗi hữu ích cho Sê-ri và Chỉ mục. Chúng tôi sẽ sử dụng Pandas. Loạt. str. chứa [] cho vấn đề cụ thể này. Loạt. str. chứa[] Cú pháp. Loạt. str. chứa [chuỗi], trong đó chuỗi là chuỗi chúng tôi muốn khớp
Pandas – Kiểm tra xem DataFrame có trống không Bạn có thể kiểm tra xem DataFrame của Pandas có trống hay không. Để kiểm tra xem DataFrame có trống trong Pandas hay không, hãy sử dụng DataFrame. trống rỗng. Khung dữ liệu. trống trả về một chỉ báo boolean nếu DataFrame trống hay không
Kiểm tra xem tất cả các ký tự trong mỗi chuỗi có phải là số không. Điều này tương đương với việc chạy phương thức chuỗi Python str. isnumeric [] cho từng phần tử của Sê-ri/Chỉ mục. Nếu một chuỗi không có ký tự nào, thì trả về Sai cho lần kiểm tra đó. Sê-ri hoặc Chỉ mục của các giá trị boolean có cùng độ dài với Sê-ri/Chỉ mục ban đầu