Python が CSV ファイルをインポートする際の SyntaxError 問題の分析 file_python
这篇文章主要介绍了python导入csv文件出现SyntaxError问题分析,同时涉及python导入csv文件的三种方法,具有一定借鉴价值,对Python感兴趣的朋友可以参考下。
背景
np.loadtxt()用于从文本加载数据。
文本文件中的每一行必须含有相同的数据。
***
loadtxt(fname,dtype=<class>,comments='#',delimiter=None,converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0)</class>
fname
要读取的文件、文件名、或生成器。
dtype
数据类型,默认float。
comments
注释。
delimiter
分隔符,默认是空格。
skiprows
跳过前几行读取,默认是0,必须是int整型。
usecols
:要读取哪些列,0是第一列。例如,usecols=(1,4,5)将提取第2,第5和第6列。默认读取所有列。
unpack
如果为True
,将分列读取。
问题
今天在ipython中读取文件时,
代码为:
import numpy as np x = np.loadtxt('C:\Users\sunshine\Desktop\scjym_3yNp3Gj\源数据\000001.csv',delimiter= ',',skiprows=(1),usecols= (1,4,6),unpack= False)
出现下面的错误:
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape
编码错误,经搜索问题,发现采用如下解决方案:
r'C:\Users\expoperialed\Desktop\Python' 'C:\\Users\\expoperialed\\Desktop\\Python' 'C:/Users/expoperialed/Desktop/Python'
看到这里我就明白自己错在哪儿了。
书写字符串有几个需要注意的地方:
1.长字符串
非常长的字符串,跨多行时,可以使用三个引号代替普通引号。
即:
print('''This is a very long string. it will continue. and it's not over yet. ''hello,world'' still here.'''
可以注意到,使用这种方式时,字符串中可以同时使用单引号和双引号
2.原始字符串
即print(r'c:\nwhere')
反斜线有特殊的作用,它会转义,可以帮助我们在字符串中加入单引号和双引号等不能直接加入的内容。
\n,换行符,可以存放于字符串中。
以上代码块中,很显然我们是想要一个路径,而如果不使用原始字符串,我们就会得到
c:where。
对,为了防止这种情况,我们还可以使用反斜线进行转义,但是如果这个路径很长,就像本文的路径:
C:\\\Users\\\sunshine\\\Desktop\\\scjym_3yNp3Gj\\\源数据\\\000001.csv
使用双斜线,就会很麻烦。
这时,我们就可以用原始字符串。
原始字符串以r开头。
原始字符串结尾不能是反斜线。
如要结尾用反斜线,print(r'C:\Programfiles\foo\bar''\\')
即C:\Programfiles\foo\bar\
在常规python字符串中,\U字符组合表示扩展的Unicode代码点转义。
因此这里出现了错误。
python导入csv文件的三种方法
#原始的方式 lines = [line.split(',') for line in open('iris.csv')] df = [[float(x) for x in line[:4]] for line in lines[1:]] #使用numpy包 import numpy as np lines = np.loadtxt('iris.csv',delimiter=',',dtype='str') df = lines[1:,:4].astype('float') #使用pandas包 import pandas as pd df = pd.read_csv('iris.csv') df=df.ix[:,:4]
这三种方法中最后一种最简单,不过花费时间比较长一点,第一种最麻烦,不过用时最短。这个可以通过ipython中的magic函数%%timeit
来看。
总结
以上就是本文关于python导入csv文件出现SyntaxError问题分析的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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以上がPython が CSV ファイルをインポートする際の SyntaxError 問題の分析 file_pythonの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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