使用pandas读取csv文件指定的前几行 用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的,然而我们有时候并不需要全部的数据,我们需要的可能仅仅是前面的几行。这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现。 例如有data.csv文件,文件的内容如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ,name_...
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'Unknown']) 解析日期 如果CSV文件包含日期信息,您可以使用parse_dates参数将指定的列解析为日期。 import pandas as pd # 解析"date"列为日期 df = pd.read_csv('data_with_dates.csv', parse_dates=['date']) 自定义列名 使用header参数可以自定义...
常用的用法为:pandas.read_csv(‘file_name.csv’, usecols = [0,1,2,3]) 读取0,1,2,3也就是前四列,中间的数可以任意指定
df=pd.read_excel('ceshi.xlsx') data3=df.iloc[1,2] print("读取指定行列的数据:\n{0}".format(data3)) #dandelion-alipaymobile4:读取指定的多行多列值: print("\n4:读取指定的多行多列值:") df=pd.read_excel('ceshi.xlsx',sheet_name='Sheet2') data4=df.loc[[1,2],['姓名','年龄...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
具体而言,pandas.read_csv函数可以接受多种参数来满足不同的需求。其中,最常用的参数包括文件路径(可以是本地文件路径或URL)、分隔符、列名、数据类型等。通过这些参数的设置,我们可以灵活地读取和处理各种类型的CSV文件。 对于"仅在一列中返回无法读取的文本"这个问题,可能有以下几种情况: 缺失值:CSV文件中某...
pandas.read_csv() 是最流行的数据分析框架 pandas 中的一个方法。我们日常使用的时候这个函数也是我们用的最多的,但是pandas.read_csv() 有很多输入参数,其中 filepath或buffer 参数是必不可少的,其余的都是可选的。所以我们一般也不会太关注,但是这些可选参数可以帮我们解决大问题。以下是read_csv完整的参数列...
数据存储在名为data.csv的文本文件中,共有4行5列。可以看到,数据列之间以逗号分隔,刚好可以使用read_csv函数,接下来,我们正式开始函数参数的学习。 filepath_or_buffer read_csv函数的第一个参数是filepath_or_buffer,从参数名我们很容易理解参数的含义。很显然,这个参数用来指定数据的路径的。从官方文档中我们知道...
问题:read_csv()读取csv文件后,dataframe数据表只有一列。 代码: import pandas as pd df = pd.read_csv('D:\数据...