小编And*_*rea的帖子

我有一个 140MB 的 Excel 文件，需要使用 Pandas 进行分析。问题是，如果我以 xlsx 格式打开这个文件，python 需要 5 分钟才能读取它。我尝试手动将此文件保存为 csv，然后 Python 大约需要一秒钟才能打开并读取它！有不同的 2012-2014 解决方案，为什么 Python 3 并不能真正在我这边工作。

有人可以建议如何非常快速地将文件转换'C:\master_file.xlsx'为'C:\master_file.csv'?

请我想我有一个简单的问题，但我看不到任何有用的博客来展示如何实现这一目标。我有一个名为“series”的 python pandas 系列，我使用 series.hist() 来可视化直方图。我需要直接在图表上可视化每个 bin 的出现次数，但我找不到解决方案。

我如何才能在每个垃圾箱顶部看到一个标签，显示每个垃圾箱的出现次数？

准确地说，这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
your_bins=10
data = [df_5m_9_4pm.loc['2017-6']['sum_daily_cum_ret'].values]
plt.hist(data, binds = your_bins)
arr = plt.hist(data,bins = your_bins)
for i in range(your_bins):
    plt.text(arr[1][i],arr[0][i],str(arr[0][i]))

如果我只是打印变量“数据”，它是这样的：

[array([ 0.        ,  0.03099187, -0.00417244, ..., -0.00459067,
         0.0529476 , -0.0076605 ])]

如果我运行上面的代码，我会收到错误消息：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-97-917078981b1d> in <module>()
      2 your_bins=10
      3 data = [df_5m_9_4pm.loc['2017-6']['sum_daily_cum_ret'].values]
----> 4 plt.hist(data, binds = your_bins)
      5 arr = plt.hist(data,bins = your_bins)
      6 for i in range(your_bins):

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/pyplot.py in …

我的单元格 in[16] 有一个 python 循环，它在每个循环中调用一个函数，并且该函数打印一堆字符串。由于迭代次数很大（笔记本文件达到 99+ MB），我需要将这些字符串输出到 txt 或 csv 文件而不是 jupyter 文件内。我已经读过这里提到的答案： how to save the output of a cell in iPython Notebook?

但是，如果我使用该代码，我会收到以下粉红色错误消息：

错误：根：%capture未找到行魔法功能（但细胞魔法%%capture存在，您是说这个吗？）。

最终，还有此错误消息：NameError：名称'cap'未定义

所以只是给你举个例子。假设我有：

def test(i):
    print(i)


for i in range(1,10):
    test(i)

如何导出/打印 txt 文件而不是笔记本中从 1 到 10 的值？老实说，我不是 python 专家，所以非常感谢您的帮助。