Колонна фальш: Колонны и пилястры | Orac Decor®

Фальш колонны из полиуретана декоративные

Выбрать производителя

  • Decomaster
  • Fabello Decor (Гауди Декор)
  • NMC
  • Европласт
  • Орак Декор
  • Перфект

Элементы 1—16 из 191.

Сортировка:

  • По наименованию
  • По цене
  • По популярности

Колонна BT1

2 792.00 шт.

Колонна BT2

3 528.00 шт.

Колонна BT3

4 410.

00 шт.

Колонна CI1

8 273.00 шт.

Колонна CI2

9 584.00 шт.

Колонна CI3

11 513.00 шт.

Колонна CS1

10 763.00 шт.

Колонна CS2

12 455.00 шт.

Колонна CS3

14 169.00 шт.

Колонна CT1

2 352.00 шт.

Колонна CT2

3 087. 00 шт.

Колонна CT3

3 968.00 шт.

Колонна FK1

7 920.00 шт.

Колонна FM1

23 071.00 шт.

Колонна FM2

29 635.00 шт.

Колонна FM3

35 860.00 шт.

Загрузить ещё 16

  • ← Предыдущая
  • Следующая →
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • …
  • 12

Декоративные колонны из пенопласта на стены и фасад

  • 1″> Фотогалерея
  • Наши проекты
  • Документы
  • Видео
  • Сравнение материалов
  • Контакты

Квартал таунхаусов «Кронбург»

Узнать подробнее

Президентское кадетское училище

Узнать подробнее

ЖК «Золотые купола» в Ленинградской области

Узнать подробнее

Каталог элементов фасадного декора

1. 6 МБ

pdf

Готовые решения фасадного декора

1.4 МБ

pdf

Монтаж фасадного декора

282.12 КБ

pdf

Фасадный декор из пенопласта

Фасадный декор из минеральной ваты

Мы – лидеры в своем деле

За 16 лет работы мы накопили объемное портфолио: изготовили десятки тысяч фасадных элементов для жилых домов, храмов, спорткомплексов и других зданий.

Наличие сертификата НГ

Фасадный декор нашего производства негорючий и безопасный – это подтверждено сертификатами пожарной безопасности.

Реализуем сложные элементы

Изготовим фасадные элементы любого размера, формы и дизайна на высокоточном оборудовании с ЧПУ.

Соблюдаем сроки

Строго соблюдаем сроки поставки по договору, вовремя доставим декор в любой регион России.

Колонна_1

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Колонна_2

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Колонна_3

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Колонна_4

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Колонна_5

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Колонна_6

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Колонна_7

Заказать

Подробнее

Заказать

Подробнее

Нужна консультация?

Позвоните нам или напишите на электронную почту: менеджер подробно расскажет о материалах, с которыми мы работаем, и способах производства. Обсудим детали проекта, проконсультируем, предоставим предварительное коммерческое предложение.

Задать вопрос

1

Реализуем готовые решения из каталога

Изготовим фасадные элементы из каталога в срок от 7 дней.

2

Работаем по проекту и ТЗ клиента

Присылайте ваш проект или чертежи в любом формате, мы подготовим КП и предоставим полный расчет.

3

Дорабатываем элементы из каталога

Выбирайте фасадный декор из каталога – наша команда доработает его по вашему ТЗ.

Бесплатный образец для тестирования

В зависимости от запроса и объема планируемой партии изготавливаем тестовые образцы фасадных элементов в натуральную величину, чтобы клиент убедился в качестве обработки и проверил эксплуатационные свойства материала и покрытия, а также сочетаемость с фасадом здания.

Если доработка не требуется, в производство запускается полная партия.

Мастичное мраморное покрытие

  • Эластичное, менее прочное по сравнению с кварцевым
  • При напылении придает поверхности фактуру шагрени, при протяжке получается равномерная шероховатая поверхность
  • Наносится методом напыления в два слоя с промежуточной просушкой или методом протяжки
  • Цвет – от белого до молочного

Мастичное кварцевое покрытие

  • Эластичное, прочнее мраморного
  • При напылении придает поверхности фактуру шагрени, при протяжке получается равномерная шероховатая поверхность
  • Наносится методом напыления в два слоя с промежуточной просушкой или методом протяжки
  • Цвет – от светло-бежевого до бежевого

Полимерцементное покрытие

  • Прочное и твердое
  • При напылении придает поверхности слегка шагреневую фактуру, при протяжке получается равномерная шероховатая поверхность
  • Наносится методом напыления в два слоя с промежуточной просушкой или методом протяжки
  • Цвет – от белого до темно-серого

Гостиницы и торговые центры

Многоэтажные дома

Частные дома

Коттеджные посёлки

Общественные здания

Как мы производим минераловатные или пенопластовые колонны

Мы изготавливаем колонны из пенополистирола или минваты из каталога по заранее подготовленным чертежам или по проекту клиента, строго соблюдая условия технического задания. Также можем доработать любую архитектурную деталь из каталога по комментариям и предоставленному техзаданию.

Наиболее часто при сотрудничестве со строительными компаниями мы получаем проект фасада с требуемыми декоративными элементами в любом формате – *.dwg, *.jpeg, *.pdf или других. В компании есть отдел проектирования, поэтому штатные инженеры-конструкторы адаптируют проект в чертеж для обработки материалов на автоматизированном оборудовании с ЧПУ.

А при сотрудничестве с владельцами частных коттеджей мы запрашиваем проект фасада и любые изображения фасадных элементов. Мы внимательно изучим желаемый архитектурный декор, колонны подберем из каталога.

Чтобы фасадный декор был правильно установлен на фасад и украшал его многие годы, необходимо качественно измерить здание. Для решения этой задачи мы можем порекомендовать строительно-монтажные компании, которым доверяем, и с которыми сотрудничаем много лет. Если клиент сам нанимает подрядчиков, на объект может выехать менеджер для контроля замеров. Выезд на объект осуществляется по Санкт-Петербургу при необходимости, а также в любой регион России в зависимости от суммы проекта. 

Также даем рекомендации по монтажу. По результатам поставки запрашиваем обратную связь для обработки всех комментариев. 

Фальш колонны из пенопласта или минваты изготавливаются на современных автоматизированных обрабатывающих станках с ЧПУ. Технология производства подбирается в зависимости от материала и конфигурации фасадных элементов.

— колонна на стену из пенопласта с простым дизайном изготавливается при помощи нихромовой струны – методом контурной резки;

— колонны из пенопласта со сложным дизайном (сложная геометрическая форма, мелкие детали, сложные узоры) изготавливаются при помощи фрезы, обеспечивающей высокую точность обработки, – методом фрезеровки;

— минераловатные архитектурные детали изготавливаются при помощи струны с алмазным напылением – методом алмазной резки.

Перед приобретением полной партии мы рекомендуем клиентам протестировать образец лепнины. Для каждого проекта мы изготавливаем тестовые образцы в натуральную величину, армированные защитным составом, чтобы заказчик убедился в заявленных качествах.

Купить колонну из пенопласта просто: для консультации и оформления заявки свяжитесь с любым менеджером компании по электронной почте или телефону. Цена на пенопластовые декоративные элементы (как и на минераловатные) складывается из разных факторов – при расчете учитывается уровень сложности проекта, материал, покрытие, размер и форма лепнины, размер партии.

Фасадный декор колонны: преимущества

Наша команда производит фасадные элементы из двух материалов:

— из минеральной ваты – легкого волокнистого материала с хорошими теплоизоляционными свойствами, биологически инертного и простого в обработке;

— или из вспененного полистирола – самого бюджетного и легкого строительного материала со сроком службы, достигающим 50 лет.

Декоративная фасадная колонна нашего производства не уступает аналогу из натурального или искусственного камня, при этом стоит меньше, выглядит современно и эстетично, а с расстояния практически неотличима от каменной.

Еще одним преимуществом такого фасадного декора является скорость производства. Оба материала хорошо поддаются обработке, поэтому в некоторых случаях изготовление минераловатной или пенопластовой лепнины занимает в среднем срок от 7 дней.

Заказ и доставка

Наша команда производит фасадные колонны только на заказ! Продажа готового фасадного декора невозможна – его нет в наличии.

Чтобы купить колонну декоративную из пенопласта или минваты, напишите или позвоните нам для оформления заявки, или оставьте данные для связи и менеджер перезвонит в течение часа. Специалист проведет консультацию, предоставит предварительное коммерческое предложение.

Мы работаем в Санкт-Петербурге, но готовую лепнину доставляем в любой город – сотрудничаем со строительными компаниями и частными лицами по всей России.

pandas.read_csv — документация pandas 1.5.2

pandas.read_csv ( FilePath_or_buffer , * , Sep = _Nodefault. no_default , Delimiter = None , Header = ‘ounfer’ , имена = _nodefault.no_default , , имена = _nodefault.no_default , , , , , , , , , , имена , , имена , , , имена. = Нет , сжатие = Нет , префикс = _NoDefault.no_default , mangle_dupe_cols = True , dtype = Нет , engine = Нет , преобразователей = нет , true_values ​​= none , false_values ​​= none , Skipinitialspace = false , Skiprows = None , Skipfooter = 0 , Nrows = None , Na_values ​​= 0 00055, Nrows = None , Na_VALERE = 000055, , , , , , , , , , , , , , , , , . = True , Na_filter = true , verbose = false , skip_blank_lines = true , parse_dates = none , infer_datetime_format = false , geat_date_col = false , дата. 0005, dayfirst=False , cache_dates=True , iterator=False , chunksize=None , сжатие=’infer’ , тысячи=None’ 90’004, десятичное число , LineterMinator = None , quotechar = » ‘, COTITING = 0 , Doublequote = True , EscapeChar = None , Comment =’ , Encoding = None , Encoding_errors = ‘ strict’ , диалект = нет , error_bad_lines = нет , warn_bad_lines = none , on_bad_lines = none , delim_whitespace = false , low_memory = true , memory_map = false , float_precision = None , Horem_options = не False , .

Чтение файла значений, разделенных запятыми (csv), в DataFrame.

Также поддерживает опциональную итерацию или разрыв файла на куски.

Дополнительную справку можно найти в онлайн-документах для Инструменты ввода-вывода.

Параметры
filepath_or_buffer str, объект пути или файлоподобный объект

Допускается любой допустимый строковый путь. Строка может быть URL-адресом. Действительный Схемы URL включают http, ftp, s3, gs и файл. Для URL-адресов файлов хостом является ожидал. Локальный файл может быть: file://localhost/path/to/table.csv.

Если вы хотите передать объект пути, pandas принимает любой os.PathLike .

Под файлоподобным объектом мы подразумеваем объекты с read() метод, такой как дескриптор файла (например, с помощью встроенной функции open ) или StringIO .

sep str, по умолчанию ‘,’

Разделитель для использования. Если sep имеет значение None, механизм C не может автоматически определять разделитель, но механизм синтаксического анализа Python может, то есть последний будет использоваться и автоматически определять разделитель встроенным сниффером Python инструмент, csv.Sniffer . Кроме того, разделители длиннее 1 символа и отличается от '\s+' будет интерпретироваться как регулярное выражение и также заставит использовать механизм синтаксического анализа Python. Обратите внимание, что регулярное выражение разделители склонны игнорировать данные в кавычках. Пример регулярного выражения: '\r\t' .

разделитель ул, по умолчанию Нет

Псевдоним для sep.

заголовок int, список int, None, по умолчанию ‘infer’

Номера строк для использования в качестве имен столбцов и начало данные. Поведение по умолчанию заключается в выводе имен столбцов: если нет имен передаются поведение идентично заголовок=0 и столбец имена выводятся из первой строки файла, если столбец имена передаются явно, тогда поведение идентично заголовок=Нет . Явно передайте заголовок = 0 , чтобы иметь возможность заменить существующие названия. Заголовок может быть списком целых чисел, указать расположение строк для мультииндекса в столбцах например [0,1,3]. Промежуточные строки, которые не указаны, будут пропущено (например, 2 в этом примере пропущено). Обратите внимание, что это параметр игнорирует закомментированные строки и пустые строки, если skip_blank_lines=True , поэтому header=0 обозначает первую строку данные, а не первую строку файла.

имена массивоподобные, необязательные

Список имен столбцов для использования. Если файл содержит строку заголовка, то вы должны явно передать заголовок = 0 , чтобы переопределить имена столбцов. Дубликаты в этом списке не допускаются.

index_col int, str, последовательность int/str или False, необязательно, по умолчанию Нет

Столбцы для использования в качестве меток строк DataFrame , либо указанные как имя строки или индекс столбца. Если задана последовательность int/str, Используется мультииндекс.

Примечание: index_col = False можно использовать для принудительного использования pandas , а не . столбец в качестве индекса, например. когда у вас есть искаженный файл с разделителями в конец каждой строки.

usecols список или вызываемый, необязательный

Вернуть подмножество столбцов. Если это список, все элементы должны либо быть позиционными (т.е. целыми индексами в столбцах документа) или строками которые соответствуют именам столбцов, предоставленным либо пользователем в именах , либо выводится из строки (строк) заголовка документа. Если указано имя , документ строки заголовка не учитываются. Например, допустимый список Параметр usecols будет [0, 1, 2] или ['foo', 'bar', 'baz'] . Порядок элементов игнорируется, поэтому usecols=[0, 1] совпадает с [1, 0] . Чтобы создать экземпляр DataFrame из данных с сохранением порядка элементов, используйте pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['foo', 'bar']] для столбцов в ['foo', 'bar'] заказ или pd. read_csv(данные, usecols=['foo', 'bar'])[['bar', 'foo']] для ['bar', 'foo'] заказ.

Если вызываемая функция, вызываемая функция будет оцениваться по столбцу имена, возвращая имена, в которых вызываемая функция оценивается как True. Ан пример действительного вызываемого аргумента будет лямбда x: x.upper() в ['ААА', 'ВВВ', 'ДДД'] . Использование этого параметра приводит к гораздо более быстрому время синтаксического анализа и меньшее использование памяти.

сжатие bool, по умолчанию False

Если проанализированные данные содержат только один столбец, верните серию.

Устарело, начиная с версии 1.4.0: добавление .squeeze("columns") к вызову read_csv для сжатия данные.

префикс стр, опционально

Префикс для добавления к номерам столбцов, когда нет заголовка, например. ‘X’ для X0, X1, …

Устарело, начиная с версии 1. 4.0: используйте понимание списка в столбцах DataFrame после вызова read_csv .

mangle_dupe_cols bool, по умолчанию True

Дублирующиеся столбцы будут указываться как «X», «X.1», … «X.N», а не «Х»… «Х». Передача False приведет к перезаписыванию данных, если они повторяющиеся имена в столбцах.

Устарело, начиная с версии 1.5.0: не реализовано, и новый аргумент для указания шаблона для вместо них будут добавлены имена дублированных столбцов

dtype Введите имя или словарь столбца -> тип, необязательно

Тип данных для данных или столбцов. Например. {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32, ‘с’: ‘Int64’} Используйте str или объект вместе с подходящими настройками na_values ​​ чтобы сохранить и не интерпретировать dtype. Если указаны преобразователи, они будут применены ВМЕСТО. преобразования dtype.

Новое в версии 1.5.0: добавлена ​​поддержка defaultdict. Укажите defaultdict в качестве входных данных, где по умолчанию определяет dtype столбцов, которые не указаны явно перечислено.

engine {‘c’, ‘python’, ‘pyarrow’}, опционально

Используемый модуль парсера. Движки C и pyarrow быстрее, а движок python в настоящее время является более полнофункциональным. Многопоточность в настоящее время поддерживается только двигатель Пирроу.

Новое в версии 1.4.0: В качестве экспериментального двигателя добавлен двигатель «pyarrow» и некоторые особенности не поддерживаются или могут работать некорректно с этим движком.

преобразователи dict, необязательный

Dict функций для преобразования значений в определенных столбцах. Ключи могут либо быть целыми числами или метками столбцов.

true_values ​​ список, необязательный

Значения, которые следует считать истинными.

false_values ​​ список, необязательный

Значения, которые следует считать ложными.

skipinitialspace bool, по умолчанию False

Пропускать пробелы после разделителя.

skiprows список-подобный, целочисленный или вызываемый, необязательно в начале файла.

Если вызываемая функция, вызываемая функция будет оцениваться по строке индексы, возвращая True, если строку следует пропустить, и False в противном случае. Примером допустимого вызываемого аргумента может быть lambda x: x in [0, 2] .

skipfooter int, по умолчанию 0

Количество строк в нижней части файла для пропуска (не поддерживается с engine=’c’).

nrows int, необязательный

Количество строк файла для чтения. Полезно для чтения частей больших файлов.

na_values ​​ скаляр, строка, список или словарь, необязательно

Дополнительные строки для распознавания как NA/NaN. Если dict прошел, конкретный значения NA для каждого столбца. По умолчанию следующие значения интерпретируются как NaN: », ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan ‘, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, «нан», «нулевой».

keep_default_na bool, default True

Включать или нет значения NaN по умолчанию при разборе данных. В зависимости от того, передается ли na_values ​​, поведение будет следующим:

  • Если keep_default_na равно True и указаны na_values ​​, na_values ​​ добавляется к значениям NaN по умолчанию, используемым для синтаксического анализа.

  • Если keep_default_na равно True и na_values ​​ не указаны, только для синтаксического анализа используются значения NaN по умолчанию.

  • Если keep_default_na имеет значение False и na_values ​​ указаны, только значения NaN, указанные na_values ​​, используются для синтаксического анализа.

  • Если keep_default_na имеет значение False, а na_values ​​ не указаны, нет строки будут проанализированы как NaN.

Обратите внимание, что если na_filter передается как False, keep_default_na и na_values ​​ параметры будут игнорироваться.

na_filter bool, по умолчанию True

Обнаружение маркеров отсутствующих значений (пустые строки и значения na_values). В данные без каких-либо NA, передача na_filter=False может улучшить производительность чтения большого файла.

verbose bool, по умолчанию False

Указывает количество значений NA, помещенных в нечисловые столбцы.

skip_blank_lines bool, по умолчанию True

Если True, пропускать пустые строки, а не интерпретировать их как значения NaN.

parse_dates bool или список int или имена или список списков или dict, по умолчанию False

Поведение следующее:

  • логическое значение. Если True -> попробуйте проанализировать индекс.

  • список целых или имен. например Если [1, 2, 3] -> попробуйте проанализировать столбцы 1, 2, 3 каждый как отдельный столбец даты.

  • список списков. например Если [[1, 3]] -> объединить столбцы 1 и 3 и проанализировать как один столбец даты.

  • дикт, напр. {‘foo’ : [1, 3]} -> анализировать столбцы 1, 3 как дату и вызывать результат ‘foo’

Если столбец или индекс не могут быть представлены в виде массива дат и времени, скажем, из-за неразборчивого значения или сочетания часовых поясов столбец или индекс будет возвращен без изменений как объектный тип данных. За нестандартный синтаксический анализ даты и времени, используйте pd.to_datetime после pd.read_csv . Чтобы проанализировать индекс или столбец со смесью часовых поясов, укажите date_parser как частично примененный pandas.to_datetime() с utc=True . Видеть Анализ CSV со смешанными часовыми поясами для получения дополнительной информации.

Примечание. Для дат в формате iso8601 существует быстрый путь.

infer_datetime_format bool, по умолчанию False

Если True и parse_dates включены, панды попытаются вывести формат строк даты и времени в столбцах, и если его можно вывести, переключиться на более быстрый метод их разбора. В некоторых случаях это может увеличить скорость парсинга в 5-10 раз.

keep_date_col bool, по умолчанию False

Если True и parse_dates указывает объединение нескольких столбцов, то сохранить исходные столбцы.

date_parser функция, необязательная

Функция для преобразования последовательности строковых столбцов в массив экземпляры даты и времени. По умолчанию используется dateutil.parser.parser для выполнения преобразование. Pandas попытается вызвать date_parser тремя разными способами: переход к следующему, если возникает исключение: 1) передать один или несколько массивов (как определено parse_dates ) в качестве аргументов; 2) объединить (по строкам) строковые значения из столбцов, определенных parse_dates , в один массив и передать это; и 3) вызвать date_parser один раз для каждой строки, используя один или больше строк (соответствующих столбцам, определенным parse_dates ) как аргументы.

dayfirst bool, по умолчанию False

Дата в формате ДД/ММ, международный и европейский формат.

cache_dates bool, по умолчанию True

Если True, используйте кеш уникальных преобразованных дат для применения datetime преобразование. Может привести к значительному ускорению при анализе дубликатов. строки даты, особенно со смещением часового пояса.

Новое в версии 0. 25.0.

iterator bool, по умолчанию False

Возврат объекта TextFileReader для итерации или получения чанков с get_chunk() .

Изменено в версии 1.2: TextFileReader — менеджер контекста.

chunksize целое число, необязательный

Возврат объекта TextFileReader для итерации. См. документацию по инструментам ввода-вывода для получения дополнительной информации об итераторе и размере фрагмента .

Изменено в версии 1.2: TextFileReader — менеджер контекста.

сжатие str или dict, по умолчанию ‘infer’

Для распаковки данных на лету на диске. Если «infer» и «filepath_or_buffer» пути, а затем определить сжатие из следующих расширений: ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, ‘.xz’, ‘.zst’, ‘.tar’, ‘.tar.gz’, ‘.tar.xz’ или ‘.tar.bz2’ (иначе без сжатия). При использовании «zip» или «tar» ZIP-файл должен содержать только один файл данных для чтения. Установите на Нет без декомпрессии. Также может быть dict с набором ключей 'method' на один из { 'zip' , 'gzip' , 'bz2' , 'zstd' , 'tar' } и другие пары ключ-значение пересылаются на zipfile.ZipFile , gzip.GzipFile , bz2.BZ2File , zstandard.ZstdDecompressor или tarfile.TarFile соответственно. Например, следующее может быть передано для декомпрессии Zstandard с использованием пользовательский словарь сжатия: сжатие={'метод': 'zstd', 'dict_data': my_compression_dict} .

Новое в версии 1.5.0: добавлена ​​поддержка файлов .tar .

Изменено в версии 1.4.0: поддержка Zstandard.

тыс. стр, опционально

Разделитель тысяч.

decimal str, по умолчанию ‘.’

Символ для распознавания десятичной точки (например, используйте ‘,’ для европейских данных).

lineterminator str (длина 1), необязательный

Символ для разбиения файла на строки. Действует только с C-парсером.

quotechar str (длина 1), необязательный

Символ, используемый для обозначения начала и конца цитируемого элемента. Цитируется элементы могут включать разделитель, и он будет проигнорирован.

цитирование экземпляр int или csv.QUOTE_*, по умолчанию 0

Поведение цитирования управляющего поля согласно csv.QUOTE_* константы. Используйте один из QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) или QUOTE_NONE (3).

двойная кавычка bool, по умолчанию True

следует ли интерпретировать два последовательных элемента кавычек ВНУТРИ a поле как один элемент quotechar .

escapechar str (длина 1), необязательный

Односимвольная строка, используемая для экранирования других символов.

комментарий str, необязательный

Указывает, что оставшуюся часть строки анализировать не следует. Если найти в начале строки, эта строка будет полностью проигнорирована. Этот параметр должен быть одиночный персонаж. Как и пустые строки (пока skip_blank_lines=True ), полностью прокомментированные строки игнорируются параметром заголовка , но не скипроу . Например, если comment='#' , синтаксический анализ #пусто\na,b,c\n1,2,3 с header=0 приведет к тому, что ‘a,b,c’ будет рассматривается как заголовок.

encoding str, опционально

Кодировка, используемая для UTF при чтении/записи (например, ‘utf-8’). Список Python стандартные кодировки.

Изменено в версии 1.2: когда кодирует как None , errors="replace" передается в открыть() . В противном случае errors="strict" передается в open() . Ранее такое поведение было характерно только для двигатель = "питон" .

Изменено в версии 1.3.0: encoding_errors — новый аргумент. кодировка больше не имеет влияние на то, как обрабатываются ошибки кодирования.

encoding_errors str, необязательный, по умолчанию «строгий»

Как обрабатываются ошибки кодирования. Список возможных значений.

Новое в версии 1.3.0.

диалект str или csv.Dialect, необязательный

Если указан, этот параметр переопределяет значения (по умолчанию или нет) для следующие параметры: разделитель , двойная кавычка , управляющий символ , skipinitialspace , кавычки и с цитированием . Если необходимо переопределить значения, будет выдано предупреждение ParserWarning. См. csv. Диалект документации для более подробной информации.

error_bad_lines bool, необязательный, по умолчанию Нет

Строки со слишком большим количеством полей (например, строка csv со слишком большим количеством запятых) будут default вызовет исключение, и DataFrame не будет возвращен. Если False, то эти «плохие строки» будут удалены из кадра данных, который вернулся.

Устарело, начиная с версии 1.3.0: вместо этого следует использовать параметр on_bad_lines для указания поведения при вместо этого столкнулся с плохой линией.

warn_bad_lines bool, необязательный, по умолчанию Нет

Если error_bad_lines имеет значение False, а warn_bad_lines имеет значение True, предупреждение для каждого будет выведена «плохая строка».

Устарело, начиная с версии 1.3.0: вместо этого следует использовать параметр on_bad_lines для указания поведения при вместо этого столкнулся с плохой линией.

on_bad_lines {‘error’, ‘warn’, ‘skip’} или callable, по умолчанию ‘error’

Указывает, что делать при обнаружении плохой строки (строки со слишком большим количеством полей). Допустимые значения:

  • «ошибка», вызывает исключение при обнаружении плохой строки.

  • «предупредить», выдать предупреждение при обнаружении плохой строки и пропустить эту строку.

  • ‘пропустить’, пропустить плохие строки без поднятия или предупреждения при их обнаружении.

Новое в версии 1.3.0.

Новое в версии 1.4.0:

  • вызываемая, функция с подписью (bad_line: список[str]) -> список[str] | Нет , который будет обрабатывать один плохая линия. bad_line — это список строк, разделенных sep . Если функция возвращает None , плохая строка будет проигнорирована. Если функция возвращает новый список строк с большим количеством элементов, чем ожидается, ParserWarning будет испускаться при сбросе дополнительных элементов. Поддерживается только при engine="python"

delim_whitespace bool, по умолчанию False

Указывает, будут ли использоваться пробелы (например, ' ' или '    ' ) используется как сент. Эквивалентно настройке sep='\s+' . Если этот вариант установлено значение True, для разделителя ничего не должно передаваться параметр.

мало памяти bool, по умолчанию True

Внутренне обрабатывать файл фрагментами, что приводит к меньшему использованию памяти при синтаксическом анализе, но, возможно, вывод смешанного типа. Чтобы не было смешанных типы либо установите значение False, либо укажите тип с помощью параметра dtype . Обратите внимание, что весь файл считывается в один кадр данных независимо от того, используйте параметр chunksize или iterator для возврата данных в виде блоков. (Действительно только с C-парсером).

карта_памяти bool, по умолчанию False

Если путь к файлу указан для filepath_or_buffer , сопоставьте объект файла прямо в память и получить доступ к данным прямо оттуда. Используя это Опция может повысить производительность, потому что больше нет накладных расходов на ввод-вывод.

float_precision str, необязательный

Указывает, какой преобразователь должен использовать механизм C для операций с плавающей запятой. ценности. Возможные варианты: Нет или «высокий» для обычного преобразователя, «устаревший» для оригинального конвертера панд с более низкой точностью, и «round_trip» для конвертера туда и обратно.

Изменено в версии 1.2.

storage_options dict, необязательный

Дополнительные параметры, которые имеют смысл для конкретного подключения к хранилищу, например. хост, порт, имя пользователя, пароль и т. д. Для URL-адресов HTTP(S) пары ключ-значение пересылаются на urllib.request.Request в качестве параметров заголовка. Для других URL-адреса (например, начинающиеся с «s3://» и «gcs://») пары «ключ-значение» перенаправлено на fsspec.open . См. fsspec и urllib подробнее подробные сведения и дополнительные примеры вариантов хранения см. здесь.

Новое в версии 1.2.

Возвращает
DataFrame или TextParser

Файл значений, разделенных запятыми (csv), возвращается как двумерный структура данных с помеченными осями.

См. также

DataFrame.to_csv

Запись DataFrame в файл значений, разделенных запятыми (csv).

read_csv

Чтение файла значений, разделенных запятыми (csv), в DataFrame.

read_fwf

Чтение таблицы форматированных строк фиксированной ширины в DataFrame.

Примеры

 >>> pd.read_csv('data.csv')

Создать столбец True/False в Python DataFrame(1,0) на основе значений двух столбцов

спросил

Изменено 1 год, 8 месяцев назад

Просмотрено 321 раз

У меня возникли проблемы при создании нового столбца на основе столбцов «language_1» и «language_2» в кадре данных python . Я хочу создать столбец «двуязычный», где «1» представляет пользователя, который говорит на английском и испанском языках (двуязычный), а 0 — для не говорящих на двух языках. В конечном счете, я хочу сравнить их средние оценки друг с другом, но сначала хочу классифицировать их. Я пытался использовать операторы if, но не знаю, как написать оператор if, который объединяет несколько условий, чтобы получить 1 значение. Спасибо за любую помощь.

================================================== =============================================
название language_1 language_2 рейтинг двуязычный
Кевин Инглиш Нуль 4.25
Мигель Английский Испанский 4.56
Карлос Английский Испанский 4.61
Аарон Нулл Испанский 4.33
================================================== =============================================

Вот код, который я пытался использовать для добавления нового столбца в мой фрейм данных. 

 по умолчанию label_bilingual (строка):
    если row('language_english') == row['English'] и row('language_spanish') == 'Испанский':
        значение = 1
    еще:
        значение = 0
df_doc_1['двуязычный'] = df_doc_1.apply(label_bilingual, axis=1)

Вот ошибка, которую я получаю. 

 ----> 1 df_doc_1['двуязычный'] = df_doc_1.apply(label_bilingual, axis=1)
Объект «Серия» не вызывается
  • python
  • dataframe
  • if-statement
  • двоичный файл

У вас есть несколько проблем с вашей функцией, одна из которых вызывает вашу ошибку, а несколько других вызывают больше проблем после.

1 — Вы попытались вызвать столбец с строкой ('имя') , который не может быть вызван.

 дф('строка')
Traceback (последний последний вызов):
  Файл "", строка 1, в 
    дф('строка')
TypeError: объект DataFrame не может быть вызван

2 — Вы попытались сравнить row['column'] с row['English'] , что не будет работать, так как столбец с именем English не существует

 KeyError: 'English'

3 — Вы не возвращаете никаких значений

 знач = 1
    значение = 0

Для устранения этих ошибок необходимо изменить функцию, как показано ниже.

 по умолчанию label_bilingual (строка):
    если row['language_1'] == 'Английский' и row['language_2'] == 'Испанский':
        вернуть 1
    еще:
        вернуть 0

Вывод

 >>> df['двуязычный'] = df.apply(label_bilingual, axis=1)
>>> дф
     название language_1 language_2 рейтинг двуязычный
0 Кевин Инглиш Нулл 4,25 0
1 Мигель Английский Испанский 4,56 1
2 Карлос Английский Испанский 4,61 1
3 Аарон Нулл Спэниш 4,33 0

Чтобы сделать это проще, я бы предложил пропустить значения в любом столбце как numpy.