csv文件
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解决Pandas read_csv 处理不平衡引号与初始空白问题
本文旨在解决使用pandas `read_csv` 读取csv文件时，因列中存在不平衡引号（如`”(10,12)`）和分隔符后初始空白字符导致的解析失败问题。我们将通过结合正则表达式预处理字符串数据和 `read_csv` 的 `skipinitialspace` 参数，实现对复杂csv…
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使用Pandas重塑堆叠式CSV数据为规范DataFrame
本文详细介绍了如何利用pandas和正则表达式处理非标准格式的csv文件，该文件数据以堆叠方式存储，并由空行分隔。通过分块读取、解析和横向合并，我们将实现将多列信号数据统一到单个dataframe中，其中时间戳作为主索引，每个信号作为独立列，极大地提高了数据可用性。 在数据分析和处理的日常工作中，我…
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优化S3连接池大小以提升Boto3性能
本文旨在解决在使用Boto3操作S3时遇到的连接池满的问题。通过调整`botocore.config`中的`max_pool_connections`参数，可以有效增加S3连接池的大小，从而避免连接被丢弃的警告。此外，本文还简要介绍了S3和Athena的连接限制，并提供了优化S3存储结构以提高并发性…
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解决人脸识别考勤系统重复写入CSV文件的问题
本文针对基于OpenCV和face_recognition库构建的人脸识别考勤系统，解决了在摄像头持续识别人脸时，重复将考勤记录写入CSV文件的问题。通过调整代码逻辑，确保每个人只记录一次考勤信息，并提供优化建议，提高程序效率。 在构建人脸识别考勤系统时，一个常见的挑战是避免重复记录考勤信息。以下将…
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Python字符串高级拆分技巧：处理多空格与固定格式数据
在python中处理字符串时，默认的`split()`方法在遇到多空格或需要将多词部分保留为一个元素时，可能无法满足需求。本文将详细介绍多种高级字符串拆分策略，包括利用正则表达式匹配多个空格、使用`rsplit()`从右侧限定拆分次数、先全拆分再重组特定元素，以及结合pandas处理文件数据，旨在帮…
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高效修改 Pandas MultiIndex 指定位置列名
本教程旨在解决pandas multiindex中，根据指定位置修改列名的问题。针对传统方法如rename和set_levels的局限性，文章提供了两种专业且高效的解决方案：将multiindex转换为元组列表进行直接修改，或利用辅助dataframe进行iloc式定位替换。这些方法确保了在处理复杂…
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PySpark CSV写入时在字符串列中保留字面量 字符的策略
当使用pyspark将包含 “ 字符的字符串列写入csv文件时，这些字符常被误解释为实际的换行符，导致数据被错误地分割到多行。本教程将介绍一种有效策略，通过自定义用户定义函数（udf）在写入前将字符串中的 “ 和 “ 字符转换为其字面量转义表示 `r` 和 `n`…
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PySpark CSV写入时保留字符串中换行符的策略
在PySpark中将DataFrame写入CSV文件时，如果字符串列中包含实际的换行符（或），它们通常会被解释为行终止符，导致数据被错误地拆分成多行。本文将详细介绍如何通过自定义用户定义函数（UDF）将这些内部换行符转换为其字面量字符串表示（r和n），从而确保在CSV文件中完整保留原始字符串内容，避…
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将Google API响应对象转换为Pandas DataFrame的实用指南
本文旨在提供一种将Google Analytics Admin API的ListCustomDimensionsPager响应对象转换为Pandas DataFrame的有效方法。当API响应不是标准JSON或字典格式，且无法直接序列化时，本教程通过迭代响应、进行字符串格式化和JSON解析，最终构建…
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Python中处理和保存从HTTP响应获取的Excel文件
本教程详细介绍了如何在Python中处理从HTTP响应获取的Excel文件字节流。文章区分了两种主要场景：一是直接将完整的Excel字节流保存为文件，适用于无需进一步处理的原始文件；二是使用Pandas解析Excel文件，并选择性地将每个工作表保存为独立的Excel文件或CSV文件。通过代码示例，帮…
