pandas.read_csv 参数 index_col=0 index_col: int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。 如果文件不规则,行尾有分隔符,则可以设定index_col=False 来使得pandas不使用第一列作为行索引。 如: train_df = pd.read_csv('./input/train.csv')...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)# 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 2) names 没有被赋值,header 被赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1)# 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 3) names 被赋值,h...
我们通过选择第一列作为带有函数**index_col**参数的索引来导入数据**read_csv**。通常,这不是将大多数DataFrame读入pandas的方式。 通常,csv文件中的所有列都将成为DataFrame列。熊猫将使用0到n-1之间的整数作为标签。请参见下面的示例数据,其中的数据集略有不同: >>> df2 = pd.read_csv('data / sample_...
代表标题的行号。如果传递列表,则生成的DataFrame将是多索引的。默认情况下,head=0,这意味着第一行将被视为列标签。请注意,header不考虑注释和空行(当skip_blank_lines=True时),因此head=0不一定是文件的第一行。 4.names|array-like<string>|optional 要使用的列标签。重复的标签将导致错误。 注意 假设您的文...
Python之pandas:pandas中to_csv()、read_csv()函数的index、index_col(不将索引列写入)参数详解之详细攻略 目录 pandas中to_csv()、read_csv()函数简介 pandas中to_csv()、read_csv()函数的index、index_col(不将索引列写入)参数详解
pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。pd.read_csv()的格式如下: read_csv(reader:FilePathOrBuffer,*,sep:str=...,delimiter:str|None=...,header:int|Sequence[int]|str=...,names:Sequence[str]|None=...,index_col:...
read_csv()读文件 我先来试试不带任何参数的。 好像结果并不太好,大家注意一下,我给出了写操作的函数调用,没加任何参数,读操作也是。 读是读进来了,只是多了一列数字,那应该是索引,就是上一次的索引写文件的时候一起写进去了。 我们讲过了写文件的参数中有一个index参数,可以不带索引写文件。我们试试。
df_csv=pd.read_csv(r'C:\Users\10799\test-python\user_info.csv',header=0,names=['id','time','name1','name2','name3','name4','name5','name6']) 6.index_col 接受类型:{int, str, sequence of int / str, or False, optional}默认为None。
read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=None,mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False,skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None...
s2=s2.reset_index() s2 s2=s2.rename(columns={'index':'words',0:'num'}) s2 ''' 重命名也可以以直接给columns赋值的方式重命名,但要确保s2为DataFrame: ``` import pandas as pd s2 = pd.DataFrame(pd.Series([2,3,4,5],index=['a','b','c','d'])) ...