# 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://127.0.0.1:8000/...
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...
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('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3])#hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下#在读数之后自定义标题#columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']columns...
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。...
orpd.read_csv(data,usecols = ['foo','bar'])[['bar','foo']] 为['bar','foo']顺序。 如果是可调用的,则将根据列名评估可调用函数, 返回可调用函数求值为True的名称。 有效可调用参数的一个例子是 ['AAA','BBB','DDD']中的lambda x:x.upper()。 使用此参数可以大大加快解析时间并降低内存使用...
接上一篇文章:Pandas数据清洗系列:read_csv函数详解(二)我们学习read_csv函数中剩下的参数。在介绍剩下参数之前,为了方便比较,我们还是先将完整的read_csv参数列出(pandas版本号为1.2.1): pd.read_csv( filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
read_csv函数是Pandas库中用于从CSV文件中读取数据的函数。下面是一些read_csv函数常用的参数及其详细解释: filepath_or_buffer: 描述:文件路径或者类文件对象(StringIO或者BytesIO)。 示例:'file.csv'。 sep: 描述:字段之间的分隔符,默认为逗号(',')。
import pandas as pd data_string = "name,age\nAlice,30\nBob,25" df = pd.read_csv(io.StringIO(data_string)) 在这个示例中,使用了io.StringIO类将字符串转换为文件对象,然后传递给read_csv()函数。 5. 指定编码方式 有时候,CSV文件可能使用不同的字符编码方式保存,可以通过encoding参数来指定编码方...
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',skipinitialspace=True) 没啥区别: 17. skiprows 接受类型:{list-like,int或callable,可选} 指定文件开头要跳过的行号(0初始索引)或要跳过的行数(int)。 如果可调用,将根据行索引计算可调用函数,如果应跳过该行,则返回True,否则返回False。有效的可调用参数的一个示例是...