Wann kommt der Bus 411? Wann kommt die Bus Linie Braunschweig Am Kalkwerk - Braunschweig Lammer Busch? Siehe Live Ankunftszeiten für Live Ankunftszeiten und, um den ganzen Fahrplan der Bus Linie Braunschweig Am Kalkwerk - Braunschweig Lammer Busch in deiner Nähe zu sehen. Ist Braunschweiger Verkehrs-GmbH's 411 Bus Linie an/am Christi Himmelfahrt in Betrieb? Die 411 Bus's Betriebszeiten an/am Christi Himmelfahrt können abweichen. Prüfe bitte die Moovit App für aktuelle Änderungen und Live-Updates. Braunschweiger Verkehrs-GmbH Bus Betriebsmeldungen
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Braunschweiger Verkehrs-GmbH 411 (Lamme) Preise können sich aufgrund verschiedener Faktoren ändern.
Fahrplan 411 Braunschweig London
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Lesezeit: 5 Minuten Benutzer3221055
Ich lese eine CSV-Datei mit mehreren datetime-Spalten ein. Ich müsste die Datentypen beim Einlesen der Datei festlegen, aber Datetimes scheinen ein Problem zu sein. Zum Beispiel:
headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
dtypes = ['datetime', 'datetime', 'str', 'float']
ad_csv(file, sep='t', header=None, names=headers, dtype=dtypes)
Beim Ausführen gibt einen Fehler:
TypeError: Datentyp "datetime" nicht verstanden
Das nachträgliche Konvertieren von Spalten über _datetime() ist keine Option. Ich kann nicht wissen, welche Spalten datetime-Objekte sein werden. Pandas read_csv()-Funktion | Delft Stack. Diese Informationen können sich ändern und stammen von allem, was meine dtypes-Liste informiert. Alternativ habe ich versucht, die CSV-Datei mit nfromtxt zu laden, die dtypes in dieser Funktion festzulegen und dann in einen frame zu konvertieren, aber es verstümmelt die Daten. Jede Hilfe wird sehr geschätzt! Feuerluchs
Für read_csv muss kein datetime-dtype gesetzt werden, da CSV-Dateien nur Strings, Integers und Floats enthalten können.
Pandas Csv Einlesen Test
Wir schneiden das Ergebnis aus der Funktion read_csv unter Verwendung des unten gezeigten Codes für die ersten 5 Zeilen für die Spalte mit dem Namen Gehalt. # Slice the result for first 5 rows
print (data[0:5]['salary'])
Wenn wir den obigen Code ausführen, wird das folgende Ergebnis erzeugt. 0 623. 30
1 515. 20
2 611. 00
3 729. 00
4 843. 25
Name: salary, dtype: float64
Bestimmte Spalten lesen
Das read_csv Die Funktion der Pandas-Bibliothek kann auch zum Lesen bestimmter Spalten verwendet werden. Wir verwenden die aufgerufene Mehrachsen-Indizierungsmethode () für diesen Zweck. Wir wählen die Spalte Gehalt und Name für alle Zeilen. # Use the multi-axes indexing funtion
print ([:, ['salary', 'name']])
salary name
0 623. 30 Rick
1 515. 20 Dan
2 611. 00 Tusar
3 729. 00 Ryan
4 843. Pandas csv einlesen data. 25 Gary
5 578. 00 Rasmi
6 632. 80 Pranab
7 722. 50 Guru
Lesen bestimmter Spalten und Zeilen
Das read_csv Die Funktion der Pandas-Bibliothek kann auch zum Lesen bestimmter Spalten und Zeilen verwendet werden. Wir wählen die Spalte Gehalt und Name für einige der Zeilen.
Pandas Csv Einlesen Tutorial
Habe ich einen Daten-frame mit alpha-numerischen Tasten, die ich will, um zu speichern als csv und Lesen Sie später wieder zurück. Aus verschiedenen Gründen muss ich explizit Lesen Sie dieses key-Spalte als string-format, die keys habe ich, die strikt numerische oder noch schlimmer, Dinge wie: 1234E5 die Pandas interpretiert als float. Dadurch wird natürlich der Schlüssel völlig nutzlos. Das problem ist, wenn ich eine Zeichenkette angeben "dtype" für den Daten-frame oder jede Spalte davon bekomme ich nur Müll zurück. Ich habe einige Beispiel-code hier:
df = pd. DataFrame ( np. random. rand ( 2, 2),
index =[ '1A', '1B'],
columns =[ 'A', 'B'])
df. to_csv ( savefile)
Den Daten-frame sieht so aus:
A B
1A 0. 209059 0. 275554
1B 0. Pandas, einlesen mehrerer CSV-Dateien mit unterschiedlichen Spaltennamen - Das deutsche Python-Forum. 742666 0. 721165
Dann lese ich es so:
df_read = pd. read_csv ( savefile, dtype = str, index_col = 0)
und das Ergebnis ist:
B ( <
Ist das ein problem mit meinem computer, oder etwas mache ich hier falsch, oder einfach nur ein bug? Informationsquelle Autor der Frage daver | 2013-06-07
Pandas Csv Einlesen Data
Der Name entspricht dem, was du dem Argument sheet_name zugewiesen hast. Der dritte Befehl oben liefert folgendes Ergebnis:
Der Befehl…
df["Haendler"]
…liefert dementsprechend wieder einen DataFrame. Spaltennamen ändern
Willst du beim Import andere Spaltennamen definieren? Kein Problem mit dem Argument names. Weise dem Argument einfach eine Liste mit Namen zu, welche du vergeben willst. df = ad_excel("inPfad/",
names=["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i"])
()
Dieses Argument kann vor allem dann nützlich sein, wenn deine Datei von sich aus gar keine Spaltennamen besitzt. Um einer solchen Datei beim Import neue Namen zu geben, musst du in der Funktion allerdings angeben, dass es keine Überschriften gibt. Pandas csv einlesen test. Das tust du mit dem Argument header. Tun wir mal so, als wäre die erste Zeile keine Überschrift, sondern würde mit zu den Werten gehören. header=None)
Jetzt wird die erste Zeile als Bestandteil der Daten behandelt. Wie du siehst, hat Pandas den Spalten automatisch einen Index aus Zahlen zugewiesen.
Pandas Csv Einlesen Access
Hier gehen Sie so vor, dass Sie für jede Tabellenzeile ein eigenes Dictionary vorbereiten. Wichtig ist dabei, dass Sie die Kopfzeile der Tabelle (die ja die Spaltennamen enthält) vorher in einer Liste definieren und dem DictWriter-Objekt als Parameter übergeben. header = [ "ID",
"Titel",
"Autor",
"Erscheinungsjahr",
"verfügbar"]
books_writer = csv. CSV — Python für Historiker:innen. DictWriter ( csv_file, fieldnames = header)
books_writer. writeheader ()
more_input = True
while ( more_input == True):
title = input ( "Geben Sie einen Titel ein: ")
author = input ( "Geben Sie eine Autor*in ein: ")
year = input ( "Geben Sie ein Erscheinungsjahr ein: ")
available = input ( "Ist das Buch verfügbar? (ja|nein) ")
more_input_answer = input ( "Möchten Sie weitere Titel eingeben? (j|n) ")
new_book = { "ID": book_id,
"Titel": title,
"Autor": author,
"Erscheinungsjahr": year,
"verfügbar": available}
if more_input_answer == "n":
more_input = False
Neben der von Python bereitgestellten csv-Bibliothek, die wir hier behandelt haben, gibt es noch weitere Möglichkeiten der Verarbeitung.
Wenn Sie einen dtype auf datetime setzen, interpretieren Pandas die datetime als Objekt, was bedeutet, dass Sie am Ende eine Zeichenfolge erhalten.