小编use*_*266的帖子

我刚刚在工作的远程桌面上安装了 IPython。我不得不在我的桌面上创建一个快捷方式来连接到 IPython，因为远程桌面没有互联网访问权限。我能够成功打开 IPython 笔记本。但是，当我尝试导入熊猫时

import pandas as pd

我收到了我以前从未见过的错误

The history saving thread hit an unexpected error (OperationalError('database or disk is full',)).History will not be written to the database.

此错误是否与它在远程桌面上的安装方式有关？

我正在尝试修复数据集中的数组。目前，我有一个数据集，其中包含多个不同 uuid 的引用号。我想做的就是在 Snowflake 中将其展平，以便每个 uuid 的参考号都有单独的行。例如

Reference                                       UUID
1) 9f823c2a-ced5-4dbe-be65-869311462f75 "[
                                         ""05554f65-6aa9-4dd1-6271-8ce2d60f10c4"",
                                         ""df662812-7f97-0b43-9d3e-12f64f504fbb"",
                                          ""08644a69-76ed-ce2d-afff-b236a22efa69"",
                                          ""f1162c2e-eeb5-83f6-5307-2ed644e6b9eb"",
                                            ]"

最终应该看起来像：

Reference                                UUID
1) 9f823c2a-ced5-4dbe-be65-869311462f75    05554f65-6aa9-4dd1-6271-8ce2d60f10c4
2) 9f823c2a-ced5-4dbe-be65-869311462f75    df662812-7f97-0b43-9d3e-12f64f504fbb
3) 9f823c2a-ced5-4dbe-be65-869311462f75    08644a69-76ed-ce2d-afff-b236a22efa69
4) 9f823c2a-ced5-4dbe-be65-869311462f75    f1162c2e-eeb5-83f6-5307-2ed644e6b9eb

我刚刚开始在 Snowflake 工作，所以我对它很陌生。看起来有一个横向扁平化，但这要么不能告诉我我有各种各样的错误。雪花的文档在这方面有点令人困惑。

我正在尝试将csv文件加载到Pandas中.我得到一个奇怪的错误,我以前从未遇到过该文件即使存在也不存在.该错误还在消息"ree.csv"中将文件调用为其他名称

import pandas as pd
tree = pd.read_csv('C:\Users\Desktop\tree.csv')

IOError                                   
Traceback (most recent call last)
<ipython-input-63-aed3b96442f2> in <module>()
----> 1 tree = pd.read_csv('C:\Users\Desktop\tree.csv')

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda\lib\site-packages\pandas\io\parsers.pyc in parser_f(filepath_or_buffer, sep, dialect, compression, doublequote, escapechar, quotechar, quoting, skipinitialspace, lineterminator, header, index_col, names, prefix, skiprows, skipfooter, skip_footer, na_values, na_fvalues, true_values, false_values, delimiter, converters, dtype, usecols, engine, delim_whitespace, as_recarray, na_filter, compact_ints, use_unsigned, low_memory, buffer_lines, warn_bad_lines, error_bad_lines, keep_default_na, thousands, comment, decimal, parse_dates, keep_date_col, dayfirst, date_parser, memory_map, nrows, iterator, chunksize, verbose, encoding, squeeze, mangle_dupe_cols, tupleize_cols)
    398             )
    399 
--> …

我正在尝试将文本文件读入熊猫，但它为所有行创建了 NaN。我尝试使用分隔符来分解由 \ 分隔的变量，但这无法正常工作。这是数据文件在文本文件中的样子

数据：

Date         Name          Group    Direction
2015-01-01  Smith.John      -          In
2015-01-01  Smith.Jan       Claims     Out
2015-01-01     -            Claims     In
2015-01-01  Smith.Jessica   Other      In

这是我第一次尝试读入数据：

pd.read_csv('C:\Users\Desktop\skills.txt',
        names=['Date','AgentName','Group','Direction'])

然而，这种产

    Date    AgentID     AssignedWorkGroup   CallDirection
 0  Date\tAgentID\tAssignedWorkGroup\tCallDire...   NaN     NaN     NaN
 1  2015-09-01\Smith.John\t-\tIn                    NaN     NaN     NaN

所以我试图通过执行以下操作来摆脱 \：

 pd.read_csv('C:\Users\Desktop\skills.txt',
         names=['Date','AgentName','Group','Direction'],delimiter='\\')

但这仍然会产生相同的结果。所以有几件事。一是我不能打破'\'。此外，看起来读入的第一行是标题。我尝试使用 header=None 来摆脱它们，但这对我来说也不是很好。似乎他们在（我假设是文本？）被放置在每个变量的前面

我觉得好像我在错误地接近这个