我在LINUX服务器上存储了CSV文件(大约10,000行;每行有300列).我想将这个CSV文件分成500个CSV文件,每个文件有20条记录.(每个都具有与原始CSV中相同的CSV标题)
是否有任何linux命令来帮助这种转换？
在Perl我能做到:
my ($x, $y) = split /:/, $str;
无论字符串是否包含模式,它都将起作用.
在Python中,但这不起作用:
a, b = "foo".split(":") # ValueError: not enough values to unpack
在这种情况下防止错误的规范方法是什么？
如何只拆分一次字符串,即1|Ceci n'est pas une pipe: | Oui解析为:["1", "Ceci n'est pas une pipe: | Oui"]？
分裂的限制似乎没有帮助......
是否存在将数字1234.5678分成两部分的pythonic方法,(1234, 0.5678)即整数部分和小数部分？
我有一个字符串,如:
"0123456789"
并需要将EACH字符拆分为数组.
我为它的地狱尝试过:
explode('', '123545789');
但它给了我显而易见的:警告:在爆炸中没有定义分隔符) ..
我怎么会遇到这个？我看不到任何方法,特别是只是一个功能
我有一个非常大的数据帧(大约100万行)和实验数据(60个受访者).我想将数据帧拆分为60个数据帧(每个参与者的数据帧).
在数据框(称为= data)中,有一个名为"name"的变量,它是每个参与者的唯一代码.
我尝试了以下,但没有任何反应(或者不会在一小时内停止).我打算做的是将数据帧(数据)拆分成更小的数据帧并将它们附加到列表(datalist):
import pandas as pd
def splitframe(data, name='name'):
n = data[name][0]
df = pd.DataFrame(columns=data.columns)
datalist = []
for i in range(len(data)):
if data[name][i] == n:
df = df.append(data.iloc[i])
else:
datalist.append(df)
df = pd.DataFrame(columns=data.columns)
n = data[name][i]
df = df.append(data.iloc[i])
return datalist
我没有收到错误消息,脚本似乎永远都会运行!
有一种聪明的方法吗？
我想将数据框分成几个较小的数据框.这看起来像一个非常微不足道的问题,但我找不到网络搜索的解决方案.
我有一个文件-|在每个部分后都带有分隔符...需要使用unix为每个部分创建单独的文件.
输入文件的示例
wertretr
ewretrtret
1212132323
000232
-|
ereteertetet
232434234
erewesdfsfsfs
0234342343
-|
jdhg3875jdfsgfd
sjdhfdbfjds
347674657435
-|
文件1中的预期结果
wertretr
ewretrtret
1212132323
000232
-|
文件2中的预期结果
ereteertetet
232434234
erewesdfsfsfs
0234342343
-|
文件3中的预期结果
jdhg3875jdfsgfd
sjdhfdbfjds
347674657435
-|
在JavaScript中,我们可以在每个第3个字符处拆分字符串
"foobarspam".match(/.{1,3}/g)
我试图弄清楚如何在Java中这样做.有什么指针吗？
我试图使用train_test_split包scikit Learn,但我遇到参数问题stratify.以下是代码:
from sklearn import cross_validation, datasets
X = iris.data[:,:2]
y = iris.target
cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y)
但是,我一直遇到以下问题:
raise TypeError("Invalid parameters passed: %s" % str(options))
TypeError: Invalid parameters passed: {'stratify': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, …