pandas.read_csv的返回值 pandas.read_csv的返回值 该函数返回⼀个表格型的数据结构，有⾏索引和列索引。⽤printf可以将返回值内容全部输出。除了最左边的列，其余的列均是从csv⽂档⾥读取。
从结果来看,我们发现read_csv函数按照delimiter参数来读取文件的。这就提示我们在使用read_csv函数时,sep参数和delimiter参数指定一个即可,同时指定时,以delimiter参数为准。 delim_whitespace 这个参数也是用来设置数据中的分隔符的。接收一个布尔值,表示是否将空白字符作为分隔符。我们知道,空白字符包括空格,制表符等等。
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)# 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 2) names 没有被赋值,header 被赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1)# 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 3) names 被赋值,h...
1)reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam]),主要用于CSV 文件的读取,返回一个 reader 对象用于在CSV 文件内容上进行行迭代。 参数: csvfile,需要是支持迭代(Iterator)的对象,通常对文件(file)对象或者列表(list)对象都是适用的,并且每次调用next() 方法的返回值是字符串(string); dialect 的默认值为...
usecols是先从读取到的数据判断出当前的列名并作为返回值,类似于列表,使用函数调用时,例如lambda x:各个元素都会被使用到,类似于map(lambda x: x, iterable), iterable就是usecols的返回值,lambda x与此处一致,再将结果传入至read_csv中,返回指定列的数据框。 对应这个例子中就是lambda c: c in iterable,其实不...
read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, ...
# Import pandasimport pandas as pd# 读取csv文件pd.read_csv("filename.csv") 这是带有默认值的参数列表。并非所有这些都很重要,但记住这些实际上可以节省自己执行某些功能的时间。通过在 jupyter notebook 中按 shift + tab 可以查看任何函数的参数。下面给出了有用的和它们的用法: ...
我们将学习的第一个方法是read_csv，它允许我们将逗号分隔值（CSV）文件和原始文本（TXT）文件读取到一...
read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4)) print(df) 结果: 2 3 a 0 5 10 b 1 6 11 c 2 7 12 d 3 8 13 e 4 9 14 parse_dates:布尔类型值 or int类型值的列表 or 列表的列表 or 字典(默认值为 FALSE) (1)True:尝试解析索引 (2)由int类型值组成的列表(如[1,2,3]):作为...