Der ad_csv() Funktion Auch hat ein Schlüsselwortargument namens date_parser
Wenn Sie dies auf eine Lambda-Funktion setzen, wird diese bestimmte Funktion zum Analysieren der Daten verwendet. Pandas csv einlesen en. GOTCHA-WARNUNG
Sie müssen ihm die Funktion geben, nicht die Ausführung der Funktion, also ist dies der Fall Richtig
date_parser = _datetime
Das ist falsch:
date_parser = _datetime()
Pandas 0. 22 Update
_datetime wurde verlegt date_parser = _datetime
Danke @stackoverYC
mrjrdnthms
Da ist ein parse_dates Parameter für read_csv Damit können Sie die Namen der Spalten definieren, die Sie als Datum oder Datumszeit behandeln möchten:
date_cols = ['col1', 'col2']
ad_csv(file, sep='t', header=None, names=headers, parse_dates=date_cols)
Sie können versuchen, tatsächliche Typen anstelle von Zeichenfolgen zu übergeben. import pandas as pd
from datetime import datetime
dtypes = [datetime, datetime, str, float]
Aber es wird wirklich schwierig sein, dies zu diagnostizieren, ohne an Ihren Daten herumzubasteln.
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Pandas Csv Einlesen Express
Zeile als Header gesetzt wird. Hier dienen die Elemente der ersten Zeile als Spaltennamen für den gesamten DataFrame. Pandas, einlesen mehrerer CSV-Dateien mit unterschiedlichen Spaltennamen - Das deutsche Python-Forum. Beispiel-Codes: ad_csv() Funktion mit Zeilenüberspringen import pandas as pd
df = ad_csv("", skiprows=3)
Ausgabe: Norway Baby Food Online L
0 Portugal Baby Food Online H
1 Honduras Snacks Online L
2 New Zealand Fruits Online H
3 Moldova Personal Care Online L
Diese Prozedur lädt die CSV Datei in den DataFrame, indem die ersten 3 Zeilen übersprungen werden. Verwandter Artikel - Pandas Core Python Pandas pandas. pivot_table() Funktion Pandas melt() Funktion
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Im Code sieht das dann so aus:
Mit "usecols" meckert Python bei Problem 1 und 2, dass es die jeweilige Spalte nicht gibt. Code: Alles auswählen
import os
import glob
import pandas as pd
import numpy as np
df = ([ad_csv(f,
sep=';',
encoding="ISO-8859-1",
header = 0,
usecols=['Name', 'Vorname', Geburtsdatum', 'Geburtstag', 'Lieblingsfarbe', 'Farbe_die_derjenige_mag', 'Sternzeichen'])
for f in ('*mit_b*')], ignore_index= True)
print(df)
Konnte bisher nix dazu finden. Danke
Sonntag 4. November 2018, 12:43
ThomasL hat geschrieben: ↑ Sonntag 4. November 2018, 12:27
um wieviele csv Dateien handelt es sich denn da, die du einlesen willst? Es sind nur ca. 60 Dateien. Ich muss aber regelmäßig diese Daten auswerten. Die Daten ändern sich regelmäßig. Python - Verarbeitung von CSV-Daten. Habe ich also einmal ein Schema entwickelt, läufts fast automatisiert
Sirius3
Beiträge: 15967 Registriert: Sonntag 21. Oktober 2012, 17:20
Sonntag 4. November 2018, 12:48
Du mußt nur die Dateien ohne `usecol` einlesen und danach prüfen, welche Spalten existieren und sie entsprechend umsortieren.
Jede Tabellenzeile soll dabei auf folgende Weise strukturiert sein:
id
text
anzahl_zeichen
id entspricht dabei der Nummerierung der einzelnen Zeilen des von Ihnen in der Aufgabe verwendeten Textes. Die Zeilennummerierung müssen Sie hier noch ergänzen. text enthält die aus maximal zehn Wörtern bestehende tokenisierte Zeile. anzahl_zeichen soll die Anzahl der Buchstaben in der jeweiligen Zeile enthalten. Pands: csv-Datei einlesen - Das deutsche Python-Forum. Führen Sie das Programm für mindestens einen Text Ihrer Wahl aus. # hidden cell creates content for using with Thebe Live-Code
# >>>change paths, when Jupyter Book is published<<<
import requests
import os
data_folder = 'example_data'
try:
os. mkdir ( data_folder)
except:
pass
iiif_folder = 'example_data/iiif-manifests'
os. mkdir ( iiif_folder)
file_list_1 = [( '', ''),
( '', ''),
( '', '')]
for file_name, url in file_list_1:
response = requests. get ( url)
with open ( f 'example_data/ { file_name} ', 'w', encoding = 'UTF8') as f:
f. write ( response. text)
file_list_2 = [ 1950, 2228, 2608, 2170, 2187, 2196]
base_url = '%20d es%20Manuscrits.
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