要在gdx（gams数据）和pandas之间转换的python包。
gdxpds的Python项目详细描述
gdx pandas：在gdx（gams数据）和pandas之间转换的python包。
使用
使用gdxpd有两种主要方法。第一个用例是最初支持的
：磁盘上的gdx文件与pandas
数据帧或csv版本之间的直接转换。版本1.0.0重写为第二种使用方式，即，通过
`gdxpds.gdx.gdxfile`和`gdxpds.gdx.gdx symbol`类与gdx文件和符号交互。
use--direct conversion
direct conversion实用程序的两个主要参考点是磁盘上的gdx
文件和python中的{symbol_name:dataframe}，其中
每个pandas.dataframe包含单个集合、参数、方程式或
变量的数据。对于集合和参数，dataframe的最后一列假定
包含元素的值，集合的值应为'true'，对于
参数应为'float'（或'gdxpds.gdx.numpy特殊值'）。
如
`gdxpds.gdx.gamsvaluetype`中所述，方程和变量有额外的"值"列，特别是级别、
边缘值、下限、上限和刻度。假设这些值都出现在数据帧的最后五列中，另请参见"gdxpds.gdx.gams_value_cols_map"。
dataframes.items（）中的数据框：
print（"使用{}."格式（符号名称））
反之亦然：
import gdxpds
='c:\ path_to_my_output_gdx\data_to_send_to_gams.gdx'
gdx=gdxpds.to_gdx（data_ready_for_gams，gdx_file）
注意，提供gdx_文件是可选的，返回的gdx是
类型为"gdxpds.gdx.gdxfile"的对象。
该包还包括用于在gdx和
csv:gdx_到_csv.py和csv_到_gdx.py之间转换的命令行实用程序。
use--backend classes
通过直接使用"gdxpds.gdx"中现在可用的后端类
实现。要复制上面所示的gdx read
功能，可以写入：
import gdxpds
gdx file='c:\ path_to_my_gdx\data.gdx'
gdxpds.gdx.gdx file（lazy_load=false）为f:
f.read（gdx_file）
for symbol in f:
symbol_name=symbol.name
df=symbol.dataframe
print（"使用{}:{}.format（symbol_name，df.head（）））
后端特别提供了以gdx格式创建新数据的更多控制。
例如：
dims=['u']）
data=pds.dataframe（['u'+str（i）]for i in range（1,11）]）
data['value']=true
gdx[-1].dataframe=data
dims=['u']）
data=pds.dataframe（[[u'+str（i），i*100]表示i在范围（1,11）内），
columns=（gdx[-1].dims+gdx[-1].value\col\u names））
gdx[-1].dataframe=data
gdx.write（out\u file）
dependencies
-python 2.6或更高版本2.x；python3.4或更高的3.x
-熊猫（一般来说，您需要的是scipy堆栈。anaconda附带了它，或者参见[我的windows笔记]（http://elainethale.wordpress.com/programming notes/python environment set up/）
-对于python版本<；3.4，enum34。同时**卸载枚举包**（如果已安装）。
-psutil（可选--用于监视内存使用）
-pytest（可选--用于运行测试）
-gams python绑定
-请参阅Windows上的gams/win64/x x.x/apifiles/readme.txt，Mac上的gams/gamsxx.x撸osx撸u64撸sfx/apifiles/readme.txt，或在Linux上运行
/opt/gams/gams x x.x_Linux_x64_64_SFX/apifiles/readme.txt
-运行以下命令以获得正确版本的Python绑定
-对于其他版本的python，特别是3.x，使用
…/apifiles/python/api_xx/setup.py。特别是对于python 3.x，您将需要gams版本>；=24.5.1（python3.4，windows和linux）、
24.7.4（python3.4，mac os x）或>；=24.8.4（python3.6）
testing
安装后，您可以使用pytest测试包：
如果由于权限ioerrors导致测试失败，请将"chmod g+x"和"chmod a+x"应用到"gdx pandas/gdxpds/test"文件夹。
使用
使用gdxpd有两种主要方法。第一个用例是最初支持的
：磁盘上的gdx文件与pandas
数据帧或csv版本之间的直接转换。版本1.0.0重写为第二种使用方式，即，通过
`gdxpds.gdx.gdxfile`和`gdxpds.gdx.gdx symbol`类与gdx文件和符号交互。
use--direct conversion
direct conversion实用程序的两个主要参考点是磁盘上的gdx
文件和python中的{symbol_name:dataframe}，其中
每个pandas.dataframe包含单个集合、参数、方程式或
变量的数据。对于集合和参数，dataframe的最后一列假定
包含元素的值，集合的值应为'true'，对于
参数应为'float'（或'gdxpds.gdx.numpy特殊值'）。
如
`gdxpds.gdx.gamsvaluetype`中所述，方程和变量有额外的"值"列，特别是级别、
边缘值、下限、上限和刻度。假设这些值都出现在数据帧的最后五列中，另请参见"gdxpds.gdx.gams_value_cols_map"。
dataframes.items（）中的数据框：
print（"使用{}."格式（符号名称））
反之亦然：
import gdxpds
='c:\ path_to_my_output_gdx\data_to_send_to_gams.gdx'
gdx=gdxpds.to_gdx（data_ready_for_gams，gdx_file）
注意，提供gdx_文件是可选的，返回的gdx是
类型为"gdxpds.gdx.gdxfile"的对象。
该包还包括用于在gdx和
csv:gdx_到_csv.py和csv_到_gdx.py之间转换的命令行实用程序。
use--backend classes
通过直接使用"gdxpds.gdx"中现在可用的后端类
实现。要复制上面所示的gdx read
功能，可以写入：
import gdxpds
gdx file='c:\ path_to_my_gdx\data.gdx'
gdxpds.gdx.gdx file（lazy_load=false）为f:
f.read（gdx_file）
for symbol in f:
symbol_name=symbol.name
df=symbol.dataframe
print（"使用{}:{}.format（symbol_name，df.head（）））
后端特别提供了以gdx格式创建新数据的更多控制。
例如：
dims=['u']）
data=pds.dataframe（['u'+str（i）]for i in range（1,11）]）
data['value']=true
gdx[-1].dataframe=data
dims=['u']）
data=pds.dataframe（[[u'+str（i），i*100]表示i在范围（1,11）内），
columns=（gdx[-1].dims+gdx[-1].value\col\u names））
gdx[-1].dataframe=data
gdx.write（out\u file）
dependencies
-python 2.6或更高版本2.x；python3.4或更高的3.x
-熊猫（一般来说，您需要的是scipy堆栈。anaconda附带了它，或者参见[我的windows笔记]（http://elainethale.wordpress.com/programming notes/python environment set up/）
-对于python版本<；3.4，enum34。同时**卸载枚举包**（如果已安装）。
-psutil（可选--用于监视内存使用）
-pytest（可选--用于运行测试）
-gams python绑定
-请参阅Windows上的gams/win64/x x.x/apifiles/readme.txt，Mac上的gams/gamsxx.x撸osx撸u64撸sfx/apifiles/readme.txt，或在Linux上运行
/opt/gams/gams x x.x_Linux_x64_64_SFX/apifiles/readme.txt
-运行以下命令以获得正确版本的Python绑定
-对于其他版本的python，特别是3.x，使用
…/apifiles/python/api_xx/setup.py。特别是对于python 3.x，您将需要gams版本>；=24.5.1（python3.4，windows和linux）、
24.7.4（python3.4，mac os x）或>；=24.8.4（python3.6）
testing
安装后，您可以使用pytest测试包：
如果由于权限ioerrors导致测试失败，请将"chmod g+x"和"chmod a+x"应用到"gdx pandas/gdxpds/test"文件夹。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
