使用pandas的read_csv函数读取csv文件: 使用read_csv函数来读取CSV文件。这个函数有许多参数可以调整,以满足不同的读取需求。 在read_csv函数中设置skiprows参数跳过指定行数: skiprows参数接受一个整数或一个整数列表,用于指定要跳过的行数。如果你想从文件的第N行开始读取(注意,这里的N是从0开始计数的,即第0行是...
在使用pandas库的read_csv函数时,如果你希望跳过从某一行开始的每隔一行,可以通过以下几种方法实现: 基础概念 read_csv是pandas库中用于读取 CSV 文件的函数。它允许你指定多种参数来控制数据的读取方式,包括跳过某些行。 相关优势 灵活性:可以精确控制哪些行被读取,哪些行被跳过。
在上面的示例中,我们通过设置skiprows=4,从第 5 行开始读取名为example.csv的 CSV 文件。然后使用head()方法打印读取的前几行数据,以确保数据已正确读取。
【Pandas快餐教程】read_csv方法的基本用法 当csv文件有表头且为第一行时,直接使用即可。 daily = pd.read_csv('.\daily_2010_2019.csv') 当csv文件有表头但不是第一行时,可以指定header参数,表头为第二行时header为1,第三行时header为2,以此类推。 daily = pd.read_csv('.\daily_2010_2019.csv', he...
index_col用来指定索引列,可以是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。Pandas不会自动将第一列作为索引,不指定时会自动使用以0开始的自然索引。 代码语言:javascript 复制 # 支持int、str、int序列、str序列、False,默认为None pd.read_csv(data,index_col=False)# 不再使用首列作为索引 ...
pd.read_csv('file.csv',delim_withspace=True,index_col='name') usecols:只选出指定的列,pd.read_csv('file.csv',usecols=['name','address']) nrows:参数设置一次性读入的文件的行数,它在读入大的文件的时候是非常有用的 pd.read_csv('file.csv',sep='\t',nrows=30)...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True,names=["编号","姓名","地址","日期"]) 可以看到,names适用于没有表头的情况,指定names没有指定header,那么header相当于None。 一般来说,读取文件的时候会有一个表头,一般默认是第一行,但是有的文件中是没有表头的,那么这个时候就可以通过names手动指定、或者生...
pandas.read_csv()语法: 1、使用pandas读取csv文件的全部数据: pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法: pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码']) 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法: ...
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=True。 as_recarray: boolean, default False 不赞成使用:该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。
filepath_or_buffer--->CSV文件的路径或URL地址。 sep--->CSV文件中字段分隔符,默认为逗号。 delimiter--->CSV文件中字段分隔符,默认为None。 header--->指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行。 names--->自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 index_col...