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  • 34_PandasCSV文件内容的导出和添加(to_csv) 如果要将panda.DataFrame或pandas.Series数据导出为csv文件或将其添加到现有的csv文件中,请使用to_csv()方法。由于分隔符可以更改,因此也可以将其另存为tsv文件。...

    34_Pandas对CSV文件内容的导出和添加(to_csv)

    如果要将panda.DataFrame或pandas.Series数据导出为csv文件或将其添加到现有的csv文件中,请使用to_csv()方法。由于分隔符可以更改,因此也可以将其另存为tsv文件。

    将描述以下内容。

    • 使用to_csv()方法导出并保存csv文件
    • 仅导出特定列:参数columns
    • 有/无标头,索引:参数header,index
    • 编码:参数encoding
    • 分隔符:参数sep
    • 写入模式(新建,覆盖,添加):参数mode
    • float浮点格式:参数float_format
    • 转换为任何格式并保存

    读取csv文件请参阅以下文章。

    以下面的数据为例。

    import pandas as pd
    
    df = pd.read_csv('./data/34/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
    
    print(df)
    #          age state  point
    # name
    # Alice     24    NY     64
    # Bob       42    CA     92
    # Charlie   18    CA     70
    # Dave      68    TX     70
    # Ellen     24    CA     88
    # Frank     30    NY     57
    

    使用to_csv()方法导出并保存csv文件

    panda.DataFrame或pandas.Series提供To_csv()方法。

    将路径指定为第一个参数,则将输出csv文件。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out.csv')
    

    仅导出特定列:参数columns

    如果只想导出特定的列,在参数列中指定列名称的列表。
    默认值为“none”,所有列均输出。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_columns.csv', columns=['age'])
    

    有/无标头,索引:参数header,index

    在参数header和index中使用True或False指定是否指定header(列名,pandas.DataFrame的列)和index(行名,pandas.DataFrame的索引)。默认值为True。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_header_index.csv', header=False, index=False)
    

    编码:参数encoding

    输出文件的编码由参数编码指定。 对于Python3,默认值为utf-8。

    分隔符:参数sep

    分隔符由参数sep指定。 如果要将其另存为由制表符\t分隔的tsv文件,请进行以下设置。

    默认值为逗号“,”。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out.tsv', sep='\t')
    

    写入模式(新建,覆盖,添加):参数mode

    写入模式由参数mode指定。

    默认值为“ w”。与前面的示例一样,如果指定的路径不存在,则将重新创建该路径,如果存在,则将其覆盖。

    与内置函数open()一样,如果要防止覆盖现有文件,请设置mode =‘x’。如果指定的路径不存在,将创建一个新路径,如果存在,则将发生错误。

    如果在to_csv()方法的第一个参数中指定了现有csv文件的路径后指定了mode =‘a’,则会添加该文件。仅将pandas.DataFrame的内容添加到现有文件的末尾。

    显示了将相同数据添加到文件后立即保存的示例。请注意,如果未设置header = False,则将按原样添加标头(pandas.DataFrame的列)。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_a.csv')
    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_a.csv', mode='a', header=False)
    

    如果要从现有的csv文件中读取数据并通过代码处理将具有通过代码处理添加/更新的行和列的DataFrame写入具有相同名称的文件,则可以使用mode ='w’覆盖它(可以将其省略,因为它是默认设置)。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_a_new_column.csv')
    
    df = pd.read_csv('./data/34/to_csv_out_a_new_column.csv', index_col=0)
    
    print(df)
    #          age state  point
    # name                     
    # Alice     24    NY     64
    # Bob       42    CA     92
    # Charlie   18    CA     70
    # Dave      68    TX     70
    # Ellen     24    CA     88
    # Frank     30    NY     57
    
    df['new_col'] = 'new data'
    
    print(df)
    #          age state  point   new_col
    # name                               
    # Alice     24    NY     64  new data
    # Bob       42    CA     92  new data
    # Charlie   18    CA     70  new data
    # Dave      68    TX     70  new data
    # Ellen     24    CA     88  new data
    # Frank     30    NY     57  new data
    
    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_a_new_column.csv')
    

    float浮点格式:参数float_format

    以下面的pandas.DataFrame为例。

    df = pd.DataFrame({'col1': [0.123456789, 1000000000.0],
                       'col2': [123456789.0, 0.0],
                       'col3': [123456789, 0]})
    print(df)
    #            col1         col2       col3
    # 0  1.234568e-01  123456789.0  123456789
    # 1  1.000000e+09          0.0          0
    
    print(df.dtypes)
    # col1    float64
    # col2    float64
    # col3      int64
    # dtype: object
    

    尽管它在print()中以指数符号显示,但这是由于显示设置所致,并且值本身未四舍五入。

    print(df.iat[0, 0])
    # 0.123456789
    
    print(df.iat[1, 0])
    # 1000000000.0
    

    使用to_csv()保存时,默认情况下会保存该值。

    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_float_default.csv')
    

    可以使用to_csv()的参数float_format指定保存时浮点数float的格式。

    更改显示设置时,格式由可调用对象(例如format())指定,但是在to_csv()中,指定了printf format%中使用的格式字符串。

    例如,要将小数点后的位数设置为3位,请按照以下步骤操作。

    print('%.3f' % 0.123456789)
    # 0.123
    
    print('%.3f' % 123456789)
    # 123456789.000
    
    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_float_format_3f.csv', float_format='%.3f')
    

    小数点后三位数的指数表示法如下。

    print('%.3e' % 0.123456789)
    # 1.235e-01
    
    print('%.3e' % 123456789)
    # 1.235e+08
    
    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_float_format_3e.csv', float_format='%.3e')
    

    如果像上面的示例一样指定并保存了位数,则自然会丢失保存位数以下的信息。

    转换为任何格式并保存

    顾名思义,参数float_format仅对数据类型为浮点数float的列有效。如上例所示,整数int列保持不变。另外,不能为每列指定不同的格式。

    如果要指定整数int列的格式,或者要为浮点数float的每一列指定不同的格式,请将原始pandas.DataFrame转换为任何格式的字符串,然后保存。

    df['col1'] = df['col1'].map('{:.3f}'.format)
    df['col2'] = df['col2'].map('{:.3e}'.format)
    df['col3'] = df['col3'].map('{:#010x}'.format)
    
    print(df)
    #              col1       col2        col3
    # 0           0.123  1.235e+08  0x075bcd15
    # 1  1000000000.000  0.000e+00  0x00000000
    
    print(df.dtypes)
    # col1    object
    # col2    object
    # col3    object
    # dtype: object
    
    df.to_csv('./data/34/to_csv_out_float_format_str.csv')
    

    请注意,如本例所示,如果将整数int保存为十六进制数,则pd.read_csv()会将其读取为字符串。如果要将其视为数字值,则需要在读取后将其转换。

    df = pd.read_csv('./data/34/to_csv_out_float_format_str.csv', index_col=0)
    print(df)
    #            col1         col2        col3
    # 0  1.230000e-01  123500000.0  0x075bcd15
    # 1  1.000000e+09          0.0  0x00000000
    
    print(df.dtypes)
    # col1    float64
    # col2    float64
    # col3     object
    # dtype: object
    
    df['col3'] = df['col3'].map(lambda x: int(x, 16))
    print(df)
    #            col1         col2       col3
    # 0  1.230000e-01  123500000.0  123456789
    # 1  1.000000e+09          0.0          0
    
    print(df.dtypes)
    # col1    float64
    # col2    float64
    # col3      int64
    # dtype: object
    
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  • 最近运行Hadoop程序的时候遇到了这个Bug,很久才改好,做一些必要的笔记,一来是自己学习的知识的巩固,二来有同样问题的人有参考作用。 文章目录一 问题描述二 解决思路和步骤三 修改完成后的结果四 总结 一...

    最近运行Hadoop程序的时候遇到了这个Bug,很久才改好,做一些必要的笔记,一来是对自己学习的知识的巩固,二来对有同样问题的人有参考作用。



    一 问题描述

    今天遇到了一个ip能ping通,但是telnet报错:

    Unable to connect to remote host: No route to host
    

    二 解决思路和步骤

    看了下资料说是有可能是icmp(Internet Control Message Protocol)被禁用了导致的;

    看下iptables是不是有防火墙的设置:

     iptables -L INPUT --line-numbers
    

    结果如下:

    7    REJECT     all  --  anywhere             anywhere             reject-with icmp-host-prohibited
    

    解决方法,删除这条记录:

    iptables -D INPUT 7
    

    这个时候再执行telnet就通了。

    三 修改完成后的结果

    在这里插入图片描述

    四 总结

    如有错误恳请指正,如有侵权请联系我删除

    参考文章:Unable to connect to remote host: No route to host问题解决

    展开全文
  • matplotlib.units.ConversionError: Failed to convert value to axis units 的解决背景故事问题再现解决 bug第一次尝试第二次尝试函数 plt.show() 的作用为什么 jupyter 中不使用 plt.show() 也不会报错结尾 ...

    背景故事

    • 最近两天在做日志分析,想整个 周访问量折线图月访问量柱状图
    • jupyter 中代码运行的没有问题,正确的显示了图像
    • 而当我将代码复制粘贴到 py 文件中就报了错

    问题再现

    • 我的代码
    '''
    df.create_time
    0       2020-12-22 11:17:29
    1       2020-12-22 11:17:29
    2       2020-12-22 11:17:30
    3       2020-12-22 11:17:30
    4       2020-12-22 11:17:31
                    ...        
    66370   2021-04-13 11:20:24
    66371   2021-04-13 11:48:08
    66372   2021-04-13 11:48:08
    66373   2021-04-13 12:07:17
    66374   2021-04-13 12:07:17
    Name: create_time, Length: 66375, dtype: datetime64[ns]
    '''
    # 周访问量折线图
    week_split = df.groupby(df.create_time.dt.week)['create_time'].count()
    weekly = pd.date_range(df.iloc[0].create_time, periods=len(week_split), freq='w')
    week_plot = plt.plot(weekly, week_split, marker='^', label='count')
    plt.legend()
    
    # 月访问量柱状图
    month_split = df.groupby(df.create_time.dt.month)['create_time']
    months = ['%d月' % i for i in month_split.groups.keys()]
    # 报错的那一句
    month_bar = plt.bar(months, month_split.count().values, color='orange', width=0.3)
    
    plt.show()
    
    • 结果运行的时候报了个错
    matplotlib.units.ConversionError: Failed to convert value(s) to axis units
    
    • 这个报错的意思是
      在这里插入图片描述
    • (我英语不好,🤫)
    • 这就很奇怪了,因为我在 jupyter 中运行的时候没有错呀,怎么到这里就有错了

    解决 bug

    第一次尝试

    • 于是我再次向万能的百度求救,翻到了这篇文章
    • 我以为是这个错误,但看了看我这里没有使用 plt.xticks()
    • 但我还是尝试了一下,将代码改成了如下(只是报错的那一句):
    month_bar = plt.bar([i for i in range(len(months))], month_split.count().values, color='orange', width=0.3)
    plt.xticks([i for i in range(len(months))], months)
    
    • 思路是: 先将柱状图的横轴设置成数字类型,再使用 plt.xticks() 函数重写横轴
    • 最后真的没有报错
    • 展示的图如下:

    在这里插入图片描述

    • 两张图重叠了!!!
    • 成功了,但没有完全成功😭
    • 那这个方法肯定不对

    第二次尝试

    • 于是我再次查看了我的代码

    • 发现了这里
      在这里插入图片描述

    • 没有 plt.show() !!!

    • 可能你会好奇,这是什么,为什么那么重要

    函数 plt.show() 的作用

    • 以我的理解,这个函数大概的作用是 暂时终止配置显示图表图片不与后边对其他图表的配置冲突
    • 这是你可能会问,这有什么用嘛?
    • 当然有用!
    • plt.show() 会将这句话前边的语句综合起来,创建一张设置好的图表,并显示出来
    • 我这里错误的原因是没有使用 plt.show() 暂时终止对 周访问量折线图 的配置,导致 周访问量折线图月访问量柱状图 的配置重叠,并引发异常
    • 所以在 py 文件中创建好一张图表后一定要及时使用 plt.show() 函数暂时终止对该表的配置,防止表的配置冲突

    为什么 jupyter 中不使用 plt.show() 也不会报错

    • 我的理解:
      • jupyter 中一个代码块中如图
        在这里插入图片描述
      • 当执行完这个代码块中的代码后,会自动地调用 plt.show() 函数,将图表显示,并暂时终止对该图表的配置

    • 当然,这些都是我的理解,各位大佬有什么不同的观点可以在评论区里留言



    结尾

    以上就是我要分享的内容,因为学识尚浅,会有不足,还请各位大佬指正。
    有什么问题也可在评论区留言。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • orcale中的to_number方法使用

    千次阅读 2021-01-20 01:08:53
    TO_NUMBER函数()是Oracle中常用的类型转换函数之一,主要是将字符串转换为数值型的格式,与TO_CHAR()函数的作用正好相反。To_number函数的格式如下:To_number(varchar2 or char,'format model')To_number函数中也有...

    TO_NUMBER函数()是Oracle中常用的类型转换函数之一,主要是将字符串转换为数值型的格式,与TO_CHAR()函数的作用正好相反。

    To_number函数的格式如下:

    To_number(varchar2 or char,'format model')

    To_number函数中也有很多预定义的固定格式:

    格式值

    含义

    9

    代表一个数字

    0

    强迫0显示

    $

    显示美元符号

    L

    强制显示一个当地的货币符号

    .

    显示一个小数点

    ,

    显示一个千位分隔符号

    TO_NUMBER用法 将一个字符串转成数值

    格式:TO_NUMBER(string,format) 即 TO_NUMBER(字符串,格式)

    在“转换函数:TO_CHAR()用法之一 将一个数值转化成字符串 ”一文中 TO_CHAR 函数所用格式,都适合本函数。

    例:

    TO_NUMBER('123.45')

    结果

    123.45

    TO_NUMBER('$123,456.78','$999,999.99')

    结果

    123,456.78

    Oracle中to_number()函数的学习

    1、

    Converts a string to the NUMBER data type(将字符串转换为数字数据类型)

    TO_NUMBER([, , ]) RETURN NUMBER

    select to_number('00001228') from dual;--to_number('00001228') 1228

    select trunc(to_number('123.123'),2) from dual;

    结果为:123.12

    2、

    Converts a HEX number to FLOAT(转换一个十六进制数的浮标)

    TO_NUMBER(, );

    SELECT TO_NUMBER('0A', 'XX')

    FROM dual;

    结果为:10

    3、

    Converts a HEX number to DECIMAL(一个十六进制数转换为十进制)

    TO_NUMBER(,

    '') RETURN ;

    SELECT TO_NUMBER(100000,'XXXXXXXX')

    FROM dual;

    结果为:1048576

    4、

    --to_number(expr)

    --to_number(expr,format)

    --to_number(expr,format,'nls-param')

    select to_number('0123')number1, --converts a string to number

    trunc(to_number('0123.123'),2) number2,

    to_number('120.11','999.99') number3,

    to_number('0a','xx') number4, --converts a hex number to decimal

    to_number(100000,'xxxxxx') number5

    from dual;

    92aaceb5f6ff0b88fcb26b460c0faacc.png

    补充:oracle中to_number字符串转数字、max取最大值、dbms_random.value生成随机数及对小数做截取,四舍五入操作的函数

    oracle中to_number、max、dbms_random.value、trunc、round函数的用法及生成随机整数的实现方式。

    1、 to_number函数很简单,就是把字符类型转换成数字类型。

    select to_number('123.8') from dual;

    select to_number('123') from dual

    2、max函数很简单,从结果集中取出最大值。下图为基础数据。在此基础上应用max函数。

    76df0a2db8bef04766c45597461ee13f.png

    263db8563808be29827c62c401042f34.png

    3、dbms_random.value(a,b)函数可生成随机浮点数。

    a指下限,b指上限,将会生成下限到上限之间的数字,但不包含上限,即生成的小数在[a,b)区间。

    511888588e4a9787d640967257083a7c.png

    4、trunc(3.141592,4)保留小数到小数点后4位,不做四舍五入操作。

    若第二个参数不传,默认保留整数。

    c233bf08a67cfd555e3eebb2f7f81053.png

    71bd0856b7ce9e6f3ae043a599be9155.png

    5、round(3.141592,4)四舍五入到小数点后4位。

    同样,若第二个参数不传,默认四舍五入到整数。

    31faf99266cb2729f797ac1e65f87c60.png

    2b0f7dfdb565808821825215c5e97aa9.png

    6、随机生成[1,7]之间的整数, dbms_random.value结合round或者trunc实现。

    5a37a92b5478c5bde5f1b0945ef0f7b2.png

    02b40ca655b4b6ba86a6a290950f7643.png

    但是用select round(dbms_random.value(1,7)) from dual随机生成[1,7]之间的随机数是不科学的

    以随机生成[1,4]之间的随机数为例,若是这么写select round(dbms_random.value(1,4)) from dual

    当dbms_random.value(1,4)生成的随机数在1~1.5之间时round(dbms_random.value(1,4))值为1

    当dbms_random.value(1,4)生成的随机数在1.5~2.5之间时round(dbms_random.value(1,4))值为2

    当dbms_random.value(1,4)生成的随机数在2.5~3.5之间时round(dbms_random.value(1,4))值为3

    当dbms_random.value(1,4)生成的随机数在3.5~4之间时round(dbms_random.value(1,4))值为4

    可见生成1和4的概率为1/6,生成2和3的概率为2/6,所以也就谈不上随机生成了。

    可改成select round(dbms_random.value(0.5,4.5)) from dual,这样生成每一个数的概率就相同了。

    用round和trunc函数结合dbms_random.value生成随机数时一定注意这一点。

    建议这种情况直接用trunc,简单粗暴。

    fe036a5cdbe674d3bc63f36ff38cfdd1.png

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持WEB开发者。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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    千次阅读 2021-05-02 10:27:42
    Oracle to_date()函数用于日期转换,下面就为您详细介绍Oracle to_date()函数的用法,希望可以让您Oracle to_date()函数有更深的认识。Oracle to_date()函数 与24小时制表示法及mm分钟的显示:一、在使用Oracle to...
  • Dash to Dock 安装配置(图文教程)

    千次阅读 2020-12-24 12:56:02
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  • Unable to connect to Redis几种原因的分析
  • Pytorch:ToTensor(object)类

    千次阅读 2021-01-12 14:55:25
    PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的...
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  • 展开全部imagine to do 我想着去做某事e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333365643562,强调有做某事的意愿。iamgine doing 我想着在做某事,强调做事的状态。其实就是to do和doing 的区别:to do是还...
  • Mysql 中和同to_char 一样用法的函数

    千次阅读 2021-01-18 19:34:59
    C# PPT 查找替换 public void ReplaceAll(string OldText,string NewText) { int num = PageNum(); ... Windows 通用应用尝试开发 “51... Java 使用blobH5视频播放进行加密《java视频加密》 1.创建一个H5 标签
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  • Python+Pytest+tox 接口自动化测试框架

    千次阅读 多人点赞 2021-02-02 18:28:45
    该接口自动化测试框架使用python编写,同时使用tox配置不同的测试环境,以及使用pytest管理测试用例。使配置测试环境、维护测试数据、取接口信息和处理接口依赖等更加灵活
  • 花一天时间体验 wintogo 到最终放弃

    千次阅读 2021-11-13 22:04:06
    1、 系统类型:64位操作系统,基于x64的处理器表示的含义是当前电脑的系统是64位的,基于x64的处理器表示当前计算机支持64位的操作系统。 32位操作系统,基于x64的...使用 wintogo不能下载 Visual Studio。 使用win
  • 4058 15 error enoent ENOENT: no such file or directory, open 'C:\Users\XX\package.json' 16 error enoent This is related to npm not being able to find a file. 17 verbose exit [ -4058, true ] 方法一: ...
  • 在查看文章后,发现是代理设置出了问题,这个问题的解决作一个总结。 解决方案一:关闭代理 在电脑设置中找到“Internet属性”,选择“连接选项”,点击”局域网设置“,勾选自动监测设置 解决方案二:设置代理...
  • So, what concrete type ...如果你看一下Collectors#toList()的文档,它说 – “返回的List的类型,可变性,可串行化性或线程安全性没有保证。如果要返回特定实现,可以改用Collectors#toCollection(Supplier...
  • 错误描述 按照官方文档,搭建Hive On Spark时,出现以下错误。... Failed to create Spark client for Spark session xxx: java.util.concurrent.TimeoutException: Client 'xxx timed out waiting f
  • 由于代理变更,android studio 会有一系列报错,其中一个是 Connect to 127.0.0.1:xxxxxx [/127.0.0.1] failed: Connection refused 网上答案大都太片面了,无法完全解决问题,这里列举出四个可能的原因,希望大家...
  • 提示 you neet to root to perform this command 的解决办法

    千次阅读 多人点赞 2021-03-10 09:35:14
    以上就是提示 you neet to root to perform this command 的解决办法的全部内容。 看完如果你有帮助,感谢点赞支持! 如果你是电脑端的话,看到右下角的 “一键三连” 了吗,没错点它[哈哈] 加油! 共同努力! ...
  • 【辰兮要努力】:hello你好我是辰兮,很高兴你能来阅读,昵称是希望自己能不断精进,向着优秀程序员前行!...文章目录一、初识Collectors.toMap二、深入Collectors.toMap 一、初识Collectors.toMap 在.
  • 【系统】Win To GO制作

    千次阅读 2021-02-26 16:00:52
    Win To GO制作需要提前准备东西开始制作制作过程视频小提示资料下载 需要提前准备东西 可移动存储设备(U盘、移动硬盘等) 可以正常使用的Windows电脑 Rufus烧写软件 Windows10镜像文件 *注:需要的资料我会放在...
  • luarocks 安装库时出现警告的解决办法 MacOS 第一步:brew install openssl 第二步:luarocks install luasec 根据报错提示信息,可以发现是头文件ssl.h在多个...使用 openssl@3 路径下的 ssl.h 文件 luarocks

空空如也

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