Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/8/http/4.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
Python 无法读取列车数据_Python_Pandas_Data Science - Fatal编程技术网

Python 无法读取列车数据

Python 无法读取列车数据,python,pandas,data-science,Python,Pandas,Data Science,在将“train.csv”数据读入变量后,当我尝试使用train.head()打印前五行时,会出现错误 我的代码是: train = pd.read_csv("train.csv", dtype={'acoustic_data': np.int16, 'time_to_failure': np.float64}) train.head() 一旦我运行它,我就会收到错误: NameError回溯(最近的调用) 最后)在 ---->1列车长() NameError:未定义名称“train” 我不

在将
“train.csv”
数据读入变量后,当我尝试使用
train.head()
打印前五行时,会出现错误

我的代码是:

train = pd.read_csv("train.csv",  dtype={'acoustic_data': np.int16, 'time_to_failure': np.float64})
train.head()
一旦我运行它,我就会收到错误:

NameError回溯(最近的调用) 最后)在 ---->1列车长()

NameError:未定义名称“train”


我不知道出了什么问题,但请尝试以下代码:

import pandas as pd
import numpy as np

train = pd.read_csv(r'http://samplecsvs.s3.amazonaws.com/Sacramentorealestatetransactions.csv',  dtype={'acoustic_data': np.int16, 'time_to_failure': np.float64})
print(train.head())
我得到:

>>>              street        city    zip state  beds  baths  sq__ft  \
>>> 0      3526 HIGH ST  SACRAMENTO  95838    CA     2      1     836   
>>> 1       51 OMAHA CT  SACRAMENTO  95823    CA     3      1    1167   
>>> 2    2796 BRANCH ST  SACRAMENTO  95815    CA     2      1     796   
>>> 3  2805 JANETTE WAY  SACRAMENTO  95815    CA     2      1     852   
>>> 4   6001 MCMAHON DR  SACRAMENTO  95824    CA     2      1     797   
>>> 
>>>           type                     sale_date  price   latitude   longitude  
>>> 0  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  59222  38.631913 -121.434879  
>>> 1  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  68212  38.478902 -121.431028  
>>> 2  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  68880  38.618305 -121.443839  
>>> 3  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  69307  38.616835 -121.439146  
>>> 4  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  81900  38.519470 -121.435768  

希望有帮助

我不知道出了什么问题,但请尝试以下代码:

import pandas as pd
import numpy as np

train = pd.read_csv(r'http://samplecsvs.s3.amazonaws.com/Sacramentorealestatetransactions.csv',  dtype={'acoustic_data': np.int16, 'time_to_failure': np.float64})
print(train.head())
我得到:

>>>              street        city    zip state  beds  baths  sq__ft  \
>>> 0      3526 HIGH ST  SACRAMENTO  95838    CA     2      1     836   
>>> 1       51 OMAHA CT  SACRAMENTO  95823    CA     3      1    1167   
>>> 2    2796 BRANCH ST  SACRAMENTO  95815    CA     2      1     796   
>>> 3  2805 JANETTE WAY  SACRAMENTO  95815    CA     2      1     852   
>>> 4   6001 MCMAHON DR  SACRAMENTO  95824    CA     2      1     797   
>>> 
>>>           type                     sale_date  price   latitude   longitude  
>>> 0  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  59222  38.631913 -121.434879  
>>> 1  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  68212  38.478902 -121.431028  
>>> 2  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  68880  38.618305 -121.443839  
>>> 3  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  69307  38.616835 -121.439146  
>>> 4  Residential  Wed May 21 00:00:00 EDT 2008  81900  38.519470 -121.435768  

希望它有帮助

当我将数据加载到train变量时,它不会给出任何错误,但当我试图打印前五行或试图获取与train相关的信息时,它给出了NameError。你能提供什么
locals()
pd.read.\u csv(…)
之后返回。
train
简单地给出了什么?导入是否正确,路径是否正确?是的,当我将数据加载到train变量时,它不会给出任何错误,但当我尝试打印前五行或尝试获取与train相关的信息时,它给出了NameError。您能否提供
locals()
pd.read\u csv(…)之后返回的内容
?此功能始终有效,并提供前五行数据。我以前没有遇到过这个错误。我在用谷歌云。。。在读取火车之前,我使用了这个“!chmod u+rwx train.csv”命令。不知道它在做什么不太了解linux但是
chmod
更改了文件的预任务。可能这与错误的文件预分配有关如果问题是权限pd.read\u csv可能会引发IOError。此功能始终有效,并提供前五行数据。我以前没有遇到过这个错误。我在用谷歌云。。。在读取火车之前,我使用了这个“!chmod u+rwx train.csv”命令。不知道它在做什么不太了解linux但是
chmod
更改了文件的预任务。也许这与错误的文件预分配有关如果问题是权限问题pd.read\u csv可能会引发IOError。