pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv')# 使用URLpd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') 需要注意的是,Mac中和Windows中路径的写法不一样,上例是Mac中的写法,Windows中的相对路径和绝对路径需要分别换成类似'data\data.csv'和'E: \data\data.csv'的形式。另外,...
importpandasaspdpd.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函数会自动将该文件进行读取。比如:我们用fastapi写一个服务,将刚才的文件返回。 pd.read_csv("http://localhost/girl.csv") 里面还可以是一个_io.TextIOWrapper,比如: f =open("girl.csv",...
time_start=time.time()df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',parse_dates=[1])time_end=time.time()print('time cost',time_end-time_start,'s')df_csv.dtypes time_start=time.time()df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',parse_dates=[1],infer_datetime_format='%Y/%m/%d %H:%M')time_end...
df=pd.read_csv('nba.csv') print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行,中间部分以...代替。 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('nba.csv') print(df) ...
iterator: 如果 True,返回TextFileReader对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 ‘gzip’ 或‘xz’ filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径,读...
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这个参数可以是一个str对象、path对象或者类文件对象。 如果是一个str对象,这个str对象必须是一个有效的文件路径: ...
read_csv 方法 返回数据类型: DataFrame:二维标记数据结构 列可以是不同的数据类型,是最常用的pandas对象,如同Series对象一样接受多种输入:lists/dicts/Series/DataFrame。 Series:一维标记数组 可以存储任意数据类型:int/string/float/Python对象,创建Series方法例子: ...
使用pandas进行数据读取,最常读取的数据格式如下: 本文主要介绍pd.read_csv()的用法: pd.read_csv pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。pd.read_csv()的格式如下:
Pandas中常见数据的读取和输出 简单读取 CSV import pandas as pd # 文件在当前代码同一文件夹 pd.read_csv('data.csv') # 指定目录 pd.read_csv(r'../PDDS/data.csv') # data后缀名的csv pd.read_csv('data.data') 1. 2. 3. 4. 5. ...