19 21 name_21 coment_21 NaN 为了能够看到数据的“边界”,读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中,或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的,那只需要在参数重去掉最后一列的列号。 In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2]) In [48]: data Out...
data_info2 = pd.read_csv('../test_data/filename2.csv')print(type(data_info1))# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 查看前几行数据print(data_info1.head())# 默认查看前5行数据print(data_info1.head(3))# 指定查看的数据行数print(data_info2.head())''' Unnamed: 0 filepath label...
pandas 在读取 csv 文件后,读取结果列中 code 列中的字符串,变为了数值型,使得原为 000001 的字符串变成了数值型 1,如下图所示: 解决方式有两种: 一、自行补足缺失的 0 二、通过 pandas 指定数据列类型,直接处理(墙裂推荐) 读取时,添加如下指定参数即可 dtype={'code':str} 执行结果如下所示:...
new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns_json_str)# 读取本地文件dataset = pd.read_csv('movies.csv', header=0, encoding='utf-8', ...
pandas读取csv文件时可使用usecols参数指定某个列作为索引。( ) A.对 B.错 点击查看答案
下列代码正确的执行结果是 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'one_name':[1,2,3], 'two_name':[4,5,6]}) # 将df对象写入到csv格式的文件中 df.to_csv(file.csv',index=False) file = open(file.csv") # 读取指定目录下的csv格式的文件 file_data = pd.read_csv(file
百度试题 结果1 题目在读取csv文件时,read_csv函数中参数header=None表示让pandas不指定列名。( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
关于数据文件读写,___是错误的描述。 A、pandas读取的数据文件中可以包含中文字符组成的数据 B、文件中第一行必须给出列的索引名(columns),否则pandas无法读取各列内容 C、csv数据文件用换行符来区分数据行 D、读取excel文件时,可以为 sheetname 参数赋值,以读取指定表单的数据 点击查看答案进入小程序搜题 你可...
如果使用pandas读取出全部的数据,打印的时候会出现以下结果: In [41]: data = pd.read_csv('data.csv') In[42]:data Out[42]:1name_01 coment_01 Unnamed:3Unnamed:4Unnamed:5Unnamed:602name_02 coment_02NaNNaNNaNNaN13name_03 coment_03NaNNaNNaNNaN24name_04 coment_04NaNNaNNaNNaN35name_05 coment_05Na...
如果使⽤pandas读取出全部的数据，打印的时候会出现以下结果：In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')In [42]: data Out[42]:1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 0 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN 1 3 name_03 coment_03 NaN NaN...