一、背景描述
csv格式文件是一种类似于excel的文件格式
asc格式文件是一种可以用text打开的文本文件
csv转asc本来可以用arcgis顺利完成，但由于csv数据量太大（744万行），arcgis处理不了如此大的文本，所以需要通过写代码实现（注：不是用python调用arcgis工具）
二、格式说明
Csv格式：
asc图片
说明：第一列为id，第二列是值，第三第四列为值所在的行列号；csv的数据共744万行，直接打开无法全部加载
asc格式：
三、举例
需要的是将csv对应的某行某列的值prevalue，写成asc格式的文件，检验是否成功转换的方式：将转成的asc文件加载到a
2022-05-05 14:34:57
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此系列第一篇呀
目录一、选择数据源三、整体代码实现4、总结
同时推荐前面作者另外两个系列文章：
快速入门之Tableau系列：快速入门之Tableau
快速入门之爬虫系列：快速入门之爬虫
一、选择数据源
网址：https://wp.m.163.com/163/page/news/virus_report/index.html?nw=1&anw=1
好了知道上面的我们就可以准备开始了。
首先我们先导入包和设置代理头
import requests
import pandas as pd
import time
pd.set_option('max_rows',500)
headers = {
2022-05-05 11:53:30
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Pandas保存数据为HDF5格式时应注意数据类型
在平常的数据存取过程中，我们常常使用csv格式的文件，此格式的文件具有可直接打开、直接编辑等等优点，且使用Python读取csv格式的文件的速度比读取txt格式的更快。由于最近常常需要反复处理几个百万行乃至千万行的数据文件，所以即使我使用了csv格式的文件，读取速度也有显得有些慢，秉持着着“节约时间就等于延长生命”的精神，我四处寻找能够进一步减少从文件中读取数据的时间的方法。这时，我看到了文章: Pandas 中 read_csv 与 read_hdf 速度对比，于是决定着手尝试使用HDF5格式，但是，最初的结果显示使用HDF5格式的文件提升
2022-05-04 09:16:07
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定义函数，可直接调用：
主函数输入，直接打印即可。
def get_one_type_file_list(InputFilePath, FileSuffix):
# input: 文件夹路径(当前路径直接写路径名，
# 自动去除路径名 最前面 和 最后面 多个连续的/ or \
# FileSuffix：文件后缀，例如"csv","xlsx"
# 中英文路径和文件名都可以使用
# return: 在路径InputFilePath下，符合FileSuffix后缀的所有文件的列表,
# return:带输入路径的文件名，纯文件名
Te
2022-05-04 01:08:50
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主要介绍了pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-05-03 22:47:42
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