在Pandas中,我们通常使用pd.read_csv()函数来读取CSV文件。这个函数有一个参数叫做header,它可以用来指定哪一行应该被用作列索引。默认情况下,header=0,即第一行被用作列索引。如果你想用其他行作为列索引,你可以将header设置为一个整数或者一个列表。例如,如果你想用第二行作为列索引,你可以设置header=1。如果...
pd.read_csv(data, header=None) # 没有表头 pd.read_csv(data, header=[0,1,3]) # 多层索引 MultiIndex 1 2 3 4 2.5 names(列名) names: array-like, optional 1 用于结果的列名列表,如果数据文件中没有列标题行,就需要执行header=None。默认列表中不 能出现重复,除非设定参数mangle_dupe_cols=...
将参数header=None添加到默认列的read_csv中0,1,2.：
header参数支持整型和由整型组成的列表,指定第几行是表头,默认会自动推断把第一行作为表头。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pd.read_csv(data,header=0)# 第一行 pd.read_csv(data,header=None)# 没有表头 pd.read_csv(data,header=[0,1,3])# 多层索引MultiIndex 注意:如...
df1=pd.read_csv(path,header=None,encoding='GB18030',skiprows=2,skipfooter=2,engine='python') df1.tail()注意,要搭配参数engine='python'一起使用。 4.na_values # 需要用NA替换的值列表 将宁夏和新疆替换成NA值。 df1=pd.read_csv(path,header=None,na_values = ["宁夏","新疆"],encoding='GB...
# converting to CSV filedf.to_csv("your_name.csv",columns=['Name']) 3.导出标题 您可以通过将header参数设置为True或False来选择是否要导出列名。 默认值为True。 # converting to CSV filedf.to_csv('your_name.csv',header=False) 4.处理NaN 如果数据框具有NaN值,则可以选择将其替换为其他字符串。
pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数: filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
即header=0)；数据⽆表头时，若不设置header，第⼀⾏数据会被视为表头，应传⼊names参数设置表头名称或设 置header=None。参考⽂档 这是pandas的read_csv的官⽅⽂档:read_csv的header参数 使⽤pandas的read_csv读取数据时，header参数表头名称设置(即各列数据对应名称)，下⾯是⽂档中对header参数...
以下是read_csv完整的参数列表：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None,...
导读:pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件,由于CSV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。 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...