У меня возникла проблема с построением профилей нагрузки для бакалаврской диссертации. У меня есть файл csv, разделенный вкладками, например:[code]PV-Energie (AC) abzgl. Standby-Verbrauch, -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,05512 0,1418 72,219 87,723 89,751 41,49 33,484 27,917 3,5819 -0,05512 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 -0,01747 [/code] Можно ли выбрать «табуляция» в качестве разделителя? Вот мой код: [code]from oemof import solph import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from oemof.tools import economics import numpy as np from oemof.tools import logger
logger.define_logging()
logger.info('Programm gestartet')
filename = 'PV.csv' df = pd.read_csv(filename)
logger.info('Datei wurde eingelesen')
ax = df.plot.area(subplots=True, figsize=(10,7))
ax[0].set_ylabel("Leistung in kW") ax[0].set_xlabel("Zeit in h")
plt.title('power demand') plt.tight_layout() plt.show() logger.info('Programm beendet') [/code] Я хотел бы найти решение своей проблемы.
Я выполняю многоклассовую классификацию текста в Scikit-Learn. Набор данных обучается с использованием многочленного наивного байесовского классификатора, имеющего сотни меток. Вот выдержка из сценария Scikit Learn для подгонки модели MNB
from...
При чтении файла CSV как кадра данных pandas возникает ошибка при попытке выбрать подмножество столбцов на основе исходных имен столбцов ( usecols= ) и переименование выбранных столбцов ( names=). Передача переименованных имен столбцов в usecols...
У меня есть кадр данных с альфа-нучевыми ключами, которые я хочу сохранить в качестве CSV, и прочитать позже. По разным причинам мне нужно явно прочитать этот столбец ключа как формат строки, у меня есть ключи, которые являются строго числовыми или...
Мобильная версия