# 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 ...
df = pd.read_csv("sample.txt", header=0, names=["D","E","F"]) df D E F03451678 指定index_col 假设我们的sample.txt如下: A,B,C a,3,4,5b,6,7,8 由于从第二行开始有 4 个值(而不是 3 个),read_csv(~)将自动将第一列视为索引: df = pd.read_csv("sample.txt") df A B ...
在Python中使用Pandas读取CSV文件非常简单且灵活。 首先,确保已经安装了Pandas库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas ``` 安装完成后,可以按照以下步骤使用Pandas读取CSV文件: 1.导入Pandas模块: ```python import pandas as pd ``` 2.使用`read_csv()`方法读取CSV文件: ```...
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。 作者:李庆辉 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: 代码语言:javascript 复制 pd.read_csv(filepath_or_buffer:Union[str,pathlib.Path,IO[~Any...
用法: 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, true_values=None, fals...
下面是一个使用read_csv函数的示例代码: import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0, index_col=False) # 显示前5行数据 print(df.head()) 在上面的示例中,我们使用read_csv函数读取名为’data.csv’的CSV文件,并指定逗号为字段分隔符、第一行为标题行、...
一、使用pandas读取和写入csv文件 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']) ...
pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV(逗号分隔值)文件的函数之一。 本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数的使用方法。 一、Pandas库简介 pandas是一个Python包,并且它提供快速,灵活和富有表现力的数据结构。 这样当我们处理"关系"或"标记"的数据(一维和二维数据结构)时既容易又直观。