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  • 导入pandas之前要导入numpy
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    2021-12-31 21:10:28

    一、报错描述

    由于本人安装Senta库后导致之后python导入pandas包时出现“numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility”错误。
    具体报错:ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject.

    二、问题分析

    出现这种报错的直接原因是numpy与pandas版本不匹配。

    三、解决方案

    1. 网上许多方案都是让先卸载再重新安装numpy或升级numpy,但是重新安装或更新之后发现还是出现一样的错误。(这个方法不管用)
    2. 先卸掉已经安装的numpy库,然后再更新pandas库。(本人成功解决的方法)
    pip uninstall numpy
    pip install pandas
    
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  • 俩个方法在pycharm中导入pandasnumpy,matplotlib这三个包

    俩种方法

    注:这里使用的是python3.7的版本,如果是3.9版本将pip变为pip3即可,否则会出现版本字符差异导致报错(例如:pip3 install numpy  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(后面是清华的镜像,会快一些))

    方法一:.首先windows + R 打开小黑盒子,输入pip install numpy, pip install pandas ,pip install matplotlib,如果这三个命令可以直接成功,只需要重新打开pycharm---file---Settings---Project:project ---Python interpreter 查看当前的版本是否健在

    上面方法可能会存在的问题:

            (1) 执行pip install指令时显示pip的版本不够,需要更新pip的版本,可以在小黑盒子中对pip进行更新,命令为:python -m pip install --upgrade pip

            (2)如果上述方法还是更新pip失败

                    1)卸载pip,输入命令行: python -m pip uninstall pip
                    2)安装pip,在python文件下的Scripts目录下,打开cmd,输入命令行:easy_install.exe pip

     这样就安装成功了

    方法二:打开pycharm---file---Settings---Project:project ---Python interpreter,点击右上角的+号

     在搜索栏中搜索你想安装的包名

    点击install Package

     上面方法可能会存在的问题:如果搜索不到版本信息,那么可以尝试更新一下pycharm,一般更新到最新版本可能就会成功。

    展开全文
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    python学习笔记之pandas导入numpy数组

    新手楼主前几天用pandas将CSV文件导入numpy数组的时候,遇到了一个问题,每次首行都会被去掉,后来发现是一个常识性的问题,首行会作为表头不被导入数组,CSV文件如下:

    5X5
    代码如下:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    xxx= pd.read_csv("1234.csv")
    zzz = x.loc[:, :].to_numpy()
    print(zzz)
    

    结果如图:
    变成了4X5的数组
    为CSV添加表头(首行)之后如下:
    在这里插入图片描述
    新手学习不易,希望能帮到跟我一样被困扰的人。

    展开全文
  • 大多数情况下,都是用 NumpyPandas 导入数据。 一、文本文件 1、纯文本文件 filename = 'test.txt' file = open(filename, mode='r') # 以只读方式读取文件 text = file.read() # 读取文件内容 print(file....

    大多数情况下,都是用 Numpy 或 Pandas 导入数据。

    Pandas 数据框:

    • df.head()   # 返回数据框的前几行,默认为5行
    • df.tail()   # 返回数据框的后几行,默认为5行
    • df.index    # 查看数据框的索引
    • df.columns  # 查看数据框的列名
    • df.info()   # 查看数据框各列的信息
    • data_array = data.values  # 将数据框转换为 Numpy 数组

    Numpy 数组:

    • data_array.dtype  # 查看数组元素的数据类型
    • data_array.shape  # 查看数组维度

    一、文本文件

    1、纯文本文件

    filename = 'test.txt'
    file = open(filename, mode='r')  # 以只读方式读取文件
    text = file.read()               # 读取文件内容
    print(file.closed)               # 查看文件是否已经关闭
    file.close()                     # 关闭文件
    print(text)# 关闭已经文件

    使用上下文管理器 with:

    with open('test.txt', mode='r') as file:
        print(file.readline())  # 读取一行
        print(file.closed)  # 查看文件是否已经关闭
    print(file.closed)      # 关闭已经文件

    2、表格数据:文本文件

    (1)用 Numpy 导入文本文件

    (a)单数据类型文件

    import numpy as np
    
    filename = 'iris.txt'
    data = np.loadtxt(filename, 
                      delimiter=',',   # 用于分割各列值的字符
                      skiprows=2,      # 跳过前两行
                      usecols=[0, 2],  # 读取并使用第1列和第3列
                      dtype=str)       # 使用的数据类型
    print(data)

    (b)多数据类型文件

    import numpy as np
    
    filename = 'iris.csv'
    # read the first 4 columns
    data = np.genfromtxt(filename, 
                         delimiter=',', 
                         names=True,            # 导入时查找列名
                         usecols=(0, 1, 2, 3))  # 读前四列
    print(data.dtype)  # [('sepal_length', '<f8'), ('sepal_width', '<f8'), ('petal_length', '<f8'), ('petal_width', '<f8')]
    # read the fifth column
    target = np.genfromtxt(filename, delimiter=',', usecols=(4, ), dtype=str)
    np.recfromcsv() 函数的 dtype 默认值为 None。
    
    data_array = np.recfromcsv(filename)

    (2)用 Pandas 导入文本文件

    filename = 'iris.csv'
    data = pd.read_csv(filename,
                       nrows=3,         # 读取的行数
                       header=0,        # 用哪一行做列名
                       sep=',',         # 用于分隔各列的字符
                       comment='#',     # 用于分割注释的字符
                       na_values=[""])  # 读取时,哪些值为NA / NaN
    print(data)
    #    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
    # 0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
    # 1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
    # 2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa

    二、Excel表

    file = 'iris.xlsx'
    data = pd.ExcelFile(file)
    print(data.sheet_names)  # 使用sheet_names属性访问表单名称['iris', 'test']
    df_sheet1 = data.parse('iris',          # sheet名字
                           nrows=3,         # 读取的行数
                           skiprows=[0],
                           names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species'])
    df_sheet2 = data.parse(1,               # # sheet序号
                           parse_cols=[0],
                           skiprows=[0])
    print(df_sheet1)
    #    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
    # 0           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
    # 1           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
    # 2           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
    print(df_sheet2)
    #    1   wang   121424
    # 0  2     li  e341515
    # 1  3  zhang    53515
    # 2  4   tang   532525

    四、Pickled 文件

    import pickle
    
    in_data = [1, 3, 5, 7, 9]
    output_file = open("test.pkl", 'wb')
    pickle.dump(in_data, output_file)
    output_file.close()
    
    input_file = open("test.pkl", 'rb')
    out_data = pickle.load(input_file)
    print(out_data)  # [1, 3, 5, 7, 9]
    # 使用上下文管理器 with:
    with open('test.pkl', 'rb') as input_file:
        pickled_data = pickle.load(input_file)
        print(out_data)

    五、HDF5 文件

    import h5py
    filename = 'test.hdf5'
    data = h5py.File(filename, 'r')

    六、Matlab 文件

    import scipy.io
    filename = 'workspace.mat'
    mat = scipy.io.loadmat(filename)

    七、SAS 文件

    from sas7bdat import SAS7BDAT
    with SAS7BDAT('test.sas7bdat') as file:
        df_sas = file.to_data_frame()

    八、Stata 文件

    data = pd.read_stata('urbanpop.dta')

    九、关系型数据库文件

    from sqlalchemy import create_engine
    engine = create_engine('sqlite://Northwind.sqlite')
    table_names = engine.table_names()

    查询关系型数据库

    con = engine.connect()
    rs = con.execute("SELECT * FROM Orders")
    df = pd.DataFrame(rs.fetchall())
    df.columns = rs.keys()
    con.close()
    
    # 使用上下文管理器
    with engine.connect() as con:
        rs = con.execute("SELECT OrderID FROM Orders")
        df = pd.DataFrame(rs.fetchmany(size=5))
        df.columns = rs.keys()

    使用Pandas 查询关系型数据库
     

    df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM Orders", engine)

    摘自DataCamp
    Learn Python for Data Science Interactively

    展开全文
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