csv文件
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Pandas CSV转XLSX后时间数据丢失了，如何解决？
Pandas处理CSV转XLSX后时间数据丢失问题 在使用Pandas将CSV文件转换为XLSX文件时，经常会遇到时间列数据丢失，变成NaN值的情况。本文将提供一种有效的解决方法。 问题通常出现在使用pd.read_csv读取包含时间列的CSV文件，再用pd.to_excel保存为XLSX文件后。再…
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Indiegogo网站产品URL爬取失败：如何正确处理clickthrough_url列数据及应对反爬机制？
indiegogo产品url爬取失败：完善数据处理与反爬策略 本文分析并解决从Indiegogo网站爬取产品URL失败的问题。目标是从名为1.csv的CSV文件中提取clickthrough_url列数据，构造完整的Indiegogo产品URL，并进行网页抓取。然而，原始代码存在缺陷，导致URL提取…
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Indiegogo网站URL爬取失败：如何有效解决Python脚本爬取问题？
Python爬取Indiegogo产品URL失败的解决方案 本文分析并解决使用Python脚本爬取Indiegogo网站产品URL时遇到的问题。 问题源于从CSV文件提取URL片段并拼接成完整链接后，爬取失败。 初始代码尝试直接迭代DataFrame的”clickthrough_url&…
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Pandas保存CSV为Excel后时间数据丢失了，如何解决？
Pandas处理CSV转Excel时间数据丢失问题 在使用Pandas将CSV文件转换为Excel文件（xlsx）时，经常会遇到时间列数据丢失变成NaN的问题。本文将分析原因并提供解决方案。 问题： 从CSV文件（包含时间列，例如“审核入库时间”）导入数据到Pandas DataFrame，再保存为…
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Pandas大数据帧写入CSV耗时过长如何高效解决？
优化Pandas大数据帧CSV写入速度 在处理大型Pandas DataFrame时，使用to_csv()函数写入CSV文件经常成为性能瓶颈。本文针对一个耗时近一小时的案例，分析问题并提供高效解决方案。 问题描述： 代码使用glob模块读取多个压缩的CSV文件（.csv.gz），并利用pd.read…
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Pandas to_csv()写入大数据帧速度慢，如何高效解决？
Pandas处理大规模CSV文件写入速度优化 在使用Pandas处理海量数据时，to_csv()函数的写入速度常常成为瓶颈。本文以一个处理约2000万条记录的案例为例，分析to_csv()写入速度慢的原因，并提供高效的解决方案。 问题： 代码使用glob模块读取多个压缩的CSV文件，用pd.conc…
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Pandas to_csv()函数保存2000万条记录的大数据帧耗时过长，如何优化？
Pandas to_csv() 函数处理大型数据集时速度缓慢？本文提供优化方案，解决将2000万条记录、100列数据保存为CSV文件耗时过长的问题。 问题：使用 to_csv() 函数保存包含约2000万条记录的大型 Pandas DataFrame，耗时高达55分钟。即使使用了 chunksize…
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Pandas分组求和后CSV文件精度丢失怎么办？
pandas分组求和精度丢失详解：csv文件输出精度异常 在使用pandas进行数据分析时，常常需要对数据进行分组汇总。例如，根据“业绩归属”列对“昨日销售额”、“昨日销售量”、“本月销售额”、“本月销售量”等列进行求和。然而，有些用户在使用to_csv()方法将结果写入csv文件时，却遇到了精度丢…
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Pandas分组求和后CSV导出精度丢失，如何解决？
pandas分组求和精度丢失：csv导出精度问题详解 在使用pandas进行数据分析时，我们经常需要对数据进行分组汇总。例如，根据“业绩归属”字段对“昨日销售额”、“昨日销售量”、“本月销售额”、“本月销售量”等字段进行求和。然而，在将计算结果写入csv文件时，可能会遇到精度丢失的问题，导致最终结果…
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Pandas分组求和结果写入CSV文件精度丢失怎么办？
Pandas分组求和精度丢失问题及解决方案 在使用Pandas进行数据分析时，分组求和操作后将结果写入CSV文件，经常会遇到精度丢失的情况：打印输出的数值与CSV文件中的数值存在差异。本文将结合实例分析并提供解决方案。 问题描述： 以下代码进行Pandas多列分组求和： xxx.groupby([‘…
