# 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...
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
在这个例子中,使用read_csv函数读取了一个名为example.csv的文件。通过参数header=0指定使用文件中的第一行作为列名,index_col=0指定使用文件中的第一列作为行索引,sep=','指定分隔符为逗号。读取后的数据被存储在DataFrame中,并通过print(df)打印出来。 可以根据实际需求调整参数,例如更改文件路径、选择不同的列名...
pandas.read_csv 参数超级详解及示例 一、主要参数列表及详细解释 filepath_or_buffer: 解释:文件路径或对象,即要读取的 CSV 文件的路径或文件对象。 用途:指定数据源。 sep: 解释:字段分隔符,默认为 ','。 用途:指定 CSV 文件中用于分隔字段的字符。 delimiter: 解释:别名 sep,二者功能相同。 header: ...
iterator:该参数是一个布尔值,用于指示是否将数据加载到内存中。默认情况下,pandas会将整个文件加载到内存中。 chunksize:该参数用于指定每次迭代读取的行数。当设置为一个正整数时,read_csv函数将返回一个迭代器,每次迭代返回指定数量的行。下面是一个使用read_csv函数的示例代码: import pandas as pd # 读取CSV文...
pandas.read_csv 1.filepath_or_buffer:设置需要访问的文件的有效路径. 2.sep:str, default ','. 指定读取文件的分隔符.支持自定义分隔符. 3.delimiter:str, default None 定界符.备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:str, default None ...
一、基本参数 1、filepath_or_buffer:数据输入的路径:可以是文件路径、可以是URL,也可以是实现read方法的任意对象。这个参数,就是我们输入的第一个参数。 import pandas as pd pd.read_csv("girl.csv") # 还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将 ...
Python Pandas——Read_csv详解 目前最常用的数据保存格式可能就是CSV格式了,数据分析第一步就是获取数据,怎样读取数据至关重要。 本文将以pandas read_csv方法为例,详细介绍read_csv数据读取方法。再数据读取时进行数据预处理,这样不仅可以加快读取速度,同时为后期数据清洗及分析打下基础。 导入必要的库 import pandas...
既然是csv文件(Comma-Separated Values),所以read_csv的默认sep是",",然而对于那些不是","分隔符的文件,该默认参数下显然是不能正确解析的。此时,当然可以简单的通过传入正确的分隔符作为sep参数来实现正确加载,但如果文件的分隔符是未知的呢?实际上,我们可以无需传入分隔符,而交由解析器自动解析。