在使用 pandas 读取 CSV 文件时,可以通过多种方式指定读取的行数或跳过的行数。以下是几种常见的方法: 使用nrows 参数: nrows 参数允许你指定要读取的行数。这在你只需要处理文件的前几行时非常有用。 python import pandas as pd # 读取文件的前10行 df = pd.read_csv('filename.csv', nrows=10) 使...
read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd # 使用分号作为分隔符读取CSV数据 df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', sep=';') 跳过行和指定列 可以使用skiprows参数来跳过文件的一些行,以及使用us...
# 或者如果是CSV # df = pd.read_csv('example.csv', usecols=[0, 1]) print(df) ### 读取特定行的数据 对于读取特定行的数据,pandas并没有直接的参数来在读取时过滤行。但是,一旦数据被加载到DataFrame中,你可以很容易地通过行索引或条件筛选来访问特定行。 ### 使用行索引 # 首先加载整个文件 df =...
请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze: boolean, default False 如果文件值包含一列,则返回一个Series prefix: str, default None 在没有列标题时,给列添加前缀...
pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv # 本地绝对路径: pd.read_csv('/user/data/data.csv') 1 2 3 4 5 6 7 2.2 sep(分隔符) sep: str, default ‘,’ ...
pd.read_csv还提供了一个参数名为delimiter的定界符,这是一个备选分隔符,是sep的别名,效果和sep一样。如果指定该参数,则sep参数失效。 04 表头 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 ...
CSV(Comma-Separated Values)是一种常见的文本文件格式,用于存储表格数据。每行代表一条记录,每个字段之间使用逗号进行分隔。在某些情况下,CSV文件的列名称可能位于第二行。 要使用pandas读取这种格式的CSV文件,可以使用pandas的read_csv函数,并通过参数指定列名称所在的行数。
获取指定的连续几列 cols_data_4 = df.loc[:,'a':'d']#指定连续列,用列名cols_data_5 = df.iloc[:,0:4]#指定连续列,用数字 5、取指定行和列 importpandas as pd df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','...
在pandas中，可以使用 read_csv()函数读取CSV文件，以及使用 to_csv()函数将DataFrame数据写入CSV文件。下面是对这两个函数的详细介绍和示例用法：读取CSV文件：read_csv()read_csv()函数用于从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', ...
5.最后在pandas中读csv文件中加上nrows = x 2.代码例子: 比如说:我要读取某个csv文件的前10行,有一行的空格和杂乱的值。 """coding:utf-8 @Software:PyCharm @Time:2022/12/16 16:48"""importpandas as pddefread_csv(dir_path):"""指定行"""data_=pd.read_csv(dir_path) ...