Pandas csv.read 将 csv 列作为字符串而不是整数提取,并将它们作为单个参数输入到数据库的第一列中
Pandas csv.read pulling csv columns as string instead of integers and inputting them in the first column of database as single argument
我一直在尝试在 python 中构建一个脚本,从一组 csv 文件中提取信息。 csv格式如下,没有header:['Day','Hour','Seconds','Microsecods','x_accel','y_accel']。 pandas 不是在对应的列中输入值,而是提取值并将它们变成这样的字符串:第一列中的“9,40,19,65664,-0.527,-0.333”。我尝试使用 dtype 和 sep=',' 但没有用。我不明白为什么它不适合它们在正确的列中。
这是我的脚本:
import numpy as np
import os
import pandas as pd
os.chdir('C:/Users/pc/Desktop/41x/Learning_set/Bearing1_1')
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
df = pd.DataFrame()
columns = ['Day','Hour','Seconds','Microsecods','x_accel','y_accel']
for f in files:
data = pd.read_csv(f, 'Sheet1', header = None,engine='python',names=columns)
df = df.append(data)
print(df)
这是 pd 输出数据库:
这是 csv 快照:
您正在使用 read_csv
函数,但在您的参数中暗示分隔符值为 'Sheet1':
pd.read_csv(f, 'Sheet1', header=None, engine='python', names=columns)
它是 CSV 文件还是来自 Excel 文件。如果它是 CSV,那么您很可能只需删除它,它就会按预期工作。
我一直在尝试在 python 中构建一个脚本,从一组 csv 文件中提取信息。 csv格式如下,没有header:['Day','Hour','Seconds','Microsecods','x_accel','y_accel']。 pandas 不是在对应的列中输入值,而是提取值并将它们变成这样的字符串:第一列中的“9,40,19,65664,-0.527,-0.333”。我尝试使用 dtype 和 sep=',' 但没有用。我不明白为什么它不适合它们在正确的列中。
这是我的脚本:
import numpy as np
import os
import pandas as pd
os.chdir('C:/Users/pc/Desktop/41x/Learning_set/Bearing1_1')
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
df = pd.DataFrame()
columns = ['Day','Hour','Seconds','Microsecods','x_accel','y_accel']
for f in files:
data = pd.read_csv(f, 'Sheet1', header = None,engine='python',names=columns)
df = df.append(data)
print(df)
这是 pd 输出数据库:
这是 csv 快照:
您正在使用 read_csv
函数,但在您的参数中暗示分隔符值为 'Sheet1':
pd.read_csv(f, 'Sheet1', header=None, engine='python', names=columns)
它是 CSV 文件还是来自 Excel 文件。如果它是 CSV,那么您很可能只需删除它,它就会按预期工作。