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 ...
# 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...
在这个例子中,使用read_csv函数读取了一个名为example.csv的文件。通过参数header=0指定使用文件中的第一行作为列名,index_col=0指定使用文件中的第一列作为行索引,sep=','指定分隔符为逗号。读取后的数据被存储在DataFrame中,并通过print(df)打印出来。 可以根据实际需求调整参数,例如更改文件路径、选择不同的列名...
read_csv('data.csv', nrows=100) # 只读取前100行数据 索引列: 使用index_col参数可以指定用作DataFrame索引的列。例如,如果第一列是索引列: data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) 布尔索引: 如果你需要根据某个列中的布尔值进行过滤,可以使用usecols参数仅选择包含这些值的列。例如,选择所有包...
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 ...
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...
Pandas.read_csv函数读取数据文件时,指定参数( )(也就是为其赋值)可以实现数据的流读取,即不将数据一次性加载,而是以连续流的方式加载。A.chunksiz
语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件...
既然是csv文件(Comma-Separated Values),所以read_csv的默认sep是",",然而对于那些不是","分隔符的文件,该默认参数下显然是不能正确解析的。此时,当然可以简单的通过传入正确的分隔符作为sep参数来实现正确加载,但如果文件的分隔符是未知的呢?实际上,我们可以无需传入分隔符,而交由解析器自动解析。