读取excel文件 read_excel

1.index_col 默认值（index_col = None）——重新设置一列成为index值
2.index_col=False——重新设置一列成为index值
3.index_col=0——第一列为index值

index_col=0，将第一列变为index。

读取csv文件 read_csv

lines = pd.read_csv(checkin_filename, sep='\t', header=None,names=col_names, parse_dates=[1], skip_blank_lines=True, index_col=0).reset_index()
dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m')
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates='Month', index_col='Month',date_parser=dateparse)
参数：

skiprows=2，表示前面两行[0, 1]都不读入，等价于skiprows=[0, 1]；

header=None第0行不作为列名；

names=[''] 指定列名；

parse_dates=[]  解析指定行为date类型；

index_col=0   指定某列为行索引，否则自动索引0, 1, .....。reset_index()是其反操作。

parse_dates:这是指定含有时间数据信息的列。正如上面所说的，列的名称为“月份”。
index_col:使用pandas 的时间序列数据背后的关键思想是：目录成为描述时间数据信息的变量。所以该参数告诉pandas使用“月份”的列作为索引。
date_parser：指定将输入的字符串转换为可变的时间数据。Pandas默认的数据读取格式是‘YYYY-MM-DD HH:MM:SS’。如需要读取的数据没有默认的格式，就要人工定义。这和dataparse的功能部分相似，这里的定义可以为这一目的服务。[python模块 - 时间模块 ]

converters : dict, default None: Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can eitherbe integers or column labels.将数据某列按特定函数转化，必然可以取代自定义时date_parser和parse_dates两个参数呀。

如解析时间时想返回时间戳的浮点数表示时：

def dateParse(s): return float(__import__('datetime').datetime.timestamp(__import__('dateutil.parser').parser.parse(s)))
df = pd.read_csv(os.path.join(CA_DATASET_DIR, checkin_ca), header=0, sep='\t', converters={'Time(GMT)': dateParse})
[Reading from a csv file]

Note: 读取速度比numpy.loadtxt快多了，近10倍，包括转换成list的时间。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Buffer overflow caught - possible malformed input file.

解决：the cause was that there were some carriage returns "\r" in the data that pandas was using as a line terminator as if it was "\n". I thought I'd post here as that might be a common reason this error might come up.The solution I found was to add lineterminator='\n' into the read_csv function。

# Reading data from web

data_url="https://raw.githubusercontent.com/alstat/Analysis-with-Programming/master/2014/Python/Numerical-Descriptions-of-the-Data/data.csv"

df =pd.read_csv(data_url)

写入csv文件Writing to a csv file

data_df.to_csv(path,index=False)
在参数中加上index=False，否则写入的数据会默认加上index，大多数是没有用的。

近期请国内外头部出版社可尽快私信博主！——心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，谦虚，自律，反思，成长，还算是比较正能量的博主，公益免费传播……内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的东西(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀)… 10-27 pandas中to_csv()、read_csv()函数简介 Python之Pandas：pandas.DataFrame.to_csv函数的简介、具体案例、使用方法详细攻略 Python之Pandas：pandas.read_csv()函数的简介、具体案例、使用方法详细攻略 pandas中to_csv()、read_csv()函数的i index _ col 的值有三种，整数型，序列，布尔，并且是可选的，默认是None 如果您的文件格式不正确，每行末尾都有分隔符，则可以考虑使用 index _ col =false强制pandas不使用第一列作为索引（行名）。 在默认为None的时候，pandas会自动将第一列作为索引，并额外添加一列。所以大多我们会使用 index _ col =0，直接将第一列作为索引，不额外添加列。 import io import pandas 这是没有 index 的情况： 在第一列生成了一个0-9的索引列 >>> stu = pad.read_excel("d:\\resu\\python_test\\练习文件\\例题源程序-学生\\data\\studentsInfo.xlsx",'Group1') 序号 ... import numpy as np import datetime pd.set_option(‘display.unicode.ambiguous_as_wide’, True) pd.set_option(‘display.unicode.east_asian_width’, True) # 行列对齐 pd.set_option(‘display.w... pandas是python中的一个库，read_csv是pandas的读取csv数据的一个函数。而 index _ col 是read_csv中的一个参数。用来指定表格的索引值。 来看下pandas官方文档是怎么定义 index _ col 的： index _ col : int, sequence or bool, optional Col umn t E-ratic Watcher: 系统范围目录（如 /usr/lib/jvm 和 /usr/local/java）适用于需要所有用户访问 JDK 的场景。 用户目录（如 ~/java 和 ~/Software/JDK/JDK1.8）适用于个人用户的 JDK 安装，无需 sudo 权限。 问gpt推荐哪个，说可以按这个 激活函数的作用 护花使者769: 这里补充一下，这条直线用来做分类，直线上方是一种分类，直线下方是一种分类，当前预测就是是否属于直线上方这个分类，所以下方的点自然是得分是负的或者很负的很多 激活函数的作用 护花使者769: wx+b =.y 分类时，数据属于某分类时，可能计算的结果y就是大一点，或者大很多 代表这种分类在直线的上方，所以y很大 反之如果是在直线的下方，那么它的y值要比这个直线的y值小很多 而实际的需要就是概率。小很多，那就是负的。说明是不属于当前预测的分类，希望得到结果是0 如果大很多。说明是当前预测的分类 ，希望得到的结果是1 因为这里01代表了概率 输入的数据在二分类问题里边，要么属于这个分类的概率1，要么概率0那么要处理这个问题，只能引入了sigmod函数。这函数的特点就是当y非常大的时候。它的值趋近于一 反之它的值趋近于0 这就相当于概率了。可以看作是概率，实际还有差别 一只迷路的温迪: 图呢？图呢？ 如何查看mysql数据库的引擎 baidu_38417653: 都是抄的，烂透了