この記事では、Pandas で CSV ファイルを読み書きする方法 (コード付き) を紹介します。一定の参考価値があります。困っている友人は参考にしてください。お役に立てれば幸いです。
Read csv: use pandas to read
import pandas as pd import csv if name == '__main__':
# header=0——表示csv文件的第一行默认为dataframe数据的行名称, # index_col=0——表示使用第0列作为dataframe的行索引, # squeeze=True——表示如果文件只包含一列,则返回一个序列。 file_dataframe = pd.read_csv('../datasets/data_new_2/csv_file_name.csv', header=0, index_col=0, squeeze=True) # 结果:
# パラメータindex_col=Falseの場合、行インデックス0からnまでが自動生成されます
# csv データ:
#
data_1 = [] # 读取行索引一样的数据,保存为list try: # 行索引为i的数据有多行,列为'pre_star' data_1.extend(file_dataframe .loc[i]['pre_star'].values.astype(float)) except AttributeError: # 行索引为i的数据只有单行, data_1.extend([file_dataframe .loc[i]['pre_star']]) # 多行结果
#Write csv
CSV 書き込みを使用する
stu1 = [lid, k, pre_count_data[k]] # 打开文件,写模式为追加'a' out = open('../results/write_file.csv', 'a', newline='') # 设定写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 写入具体内容 csv_write.writerow(stu1)
この記事はここにあります。その他の興味深いコンテンツについては、PHP 中国語の
Python ビデオ チュートリアル以上がPandasでCSVファイルを読み書きする方法の紹介(コード付き)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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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