# 读取CSV文件,指定数据类型 df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'col1': int, 'col2': str, 'col3': float}) 在这个例子中,’col1’、’col2’和’col3’是列名,int、str和float是对应的数据类型。pandas会自动将每列的数据转换为指定的数据类型。注意,如果某列包含不能转换为指定数据类型的值...
dtype: 指定每列的数据类型。 skiprows: 跳过指定行数的数据。 na_values: 将指定值视为空值。 例如: df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=0, names=['col1', 'col2', 'col3']) 查看数据 使用Pandas 读取 CSV 文件后,可以通过以下方法快速查看数据: ...
# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/...
pd.read_csv(data,usecols=[0,4,3])# 按索引只读取指定列,与顺序无关 pd.read_csv(data,usecols=['列1','列5'])# 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是df的筛选功能 pd.read_csv(data,usecols=['列1','列5'])[['列5','列1']]# 以下用callable方式可以巧妙指定顺序,in后面的是我们要的...
使用pandas 读取 csv 时设置列类型 社区维基1 发布于 2023-01-04 新手上路,请多包涵 尝试使用以下格式将 csv 文件读入 pandas 数据框 dp = pd.read_csv('products.csv', header = 0, dtype = {'name': str,'review': str, 'rating': int,'word_count': dict}, engine = 'c') print dp.shape ...
nrows--->读取指定的行数。 parse_dates--->指定哪些列需要转换为日期类型。 infer_datetime_format--->尝试解析日期时间格式(提高效率)。 dayfirst--->将日期解析为“日-月-年”而不是“月-日-年”的格式。 encoding--->CSV文件的编码方式,默认为None,使用系统默认编码。 squeeze-...
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,read_csv是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。在读取CSV文件时,有时候需要将某些列的数据类型转换为整数类型。 要将列转换为整数类型,可以使用read_csv函数的参数dtype来指定每列的数据类型。具体步骤如下: ...
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=
主要利用pandas.read_csv接口对csv格式文件或txt文件进行读取,由于CSV格式文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍 使用示例 # 基础用法 import pandas as pd pd.read_csv(path) ts_code symbol name area industry list_date 0 000001.SZ 1 平安银行 深圳 银行 19910403 ...