是指使用Python的数据处理库pandas来读取压缩文件(zipfile)中的数据。pandas提供了一个方便的方法来处理各种数据格式,包括压缩文件。 具体步骤如下: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import zipfile 使用zipfile库打开压缩文件: 代码语言:txt 复制 with zipfile.ZipFile('your_file.zip', ...
with zipfile.ZipFile('data.zip', 'w') as zipf: zipf.write('data.csv') # 打印保存的文件名 print('CSV ZIP文件保存成功!') 在上述示例中,首先创建了一个示例的DataFrame对象,然后使用to_csv()函数将DataFrame保存为名为"data.csv"的CSV文件。接着,使用zipfile库创建一个名为"data.zip"的ZIP文件,...
time.localtime()))# 下载文件zip名称file_name ='{}.csv'.format("文件下载_"+ time.strftime('%Y%m%d', time.localtime()))# csv文件名称in_memory_file = StringIO()# csv内存文件df.to_csv(in_memory_file, index=False)
# 读取Excel文件 file_path = 'path/to/your/excel/file.xlsx' df = pd.read_excel(file_path) # 显示数据帧内容 print(df) 如果你仍然遇到“BadZipFile: File is not a zip file”的错误,建议尝试其他方法来读取Excel文件,或者将文件另存为新的Excel文件再尝试读取。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过百...
在geopandas中使用to_file()来将GeoDataFrame或GeoSeries写出为矢量文件,主要支持shapefile、GeoJSON以及GeoPackage,不像geopandas.read_file()可以根据传入的文件名称信息自动推断类型,我们在写出矢量数据时就需要使用driver参数来声明文件类型: ESRI Shapefile
首先使用Anaconda安装Jupyter Notebook,由于Jupyter支持单个文件上传,为了便于管理,可以通过upload先上传数据集的压缩包,然后通过zipfile解压数据集,解压后的数据集保存在data文件夹下,可以执行如下代码: 注:若upload无法上传数据压缩包,可以将数据压缩包放到Desktop,在Jupyter中找到Desktop文件夹,通过move移动到目标路径下。
peak 是文件头，这里的意思是说如果 peak 不匹配 XLS_SIGNATURES 中的任何一个 pattern，也不匹配 ZIP...
gzip是优先选择，因为它默认存在于大多数Linux系统中。Pandas还支持其它压缩格式，比如“zip”和“bz2”。多列获取DateTime（时间日期）在Pandas中，你一定用过pd.to_datetime()方法将某种字符串转换为DateTime格式，这通常用于处理诸如%Y%m%d的格式字符串。然而，也有时可能会使用下方所示的数据框架作为原始数据。df=pd...
第一种技术是数据压缩。压缩并非指将数据打包为 ZIP 文件,而是以压缩格式在内存中存储数据。 换句话说,数据压缩就是一种使用更少内存表示数据的方法。数据压缩有两种类型,即无损压缩和有损压缩。这两种类型只影响数据的加载,不会影响到处理代码。 无损压缩 ...
学习自:pandas1.2.1documentation 0、常用 1)读写 ①从不同文本文件中读取数据的函数,都是read_xxx的形式;写函数则是to_xxx; ②对前n行感兴趣,或者用于检查读进来的数据的正确性,用head(n)方法;类似的,后n行,用tail(n)——如果不写参数n,将会是5