接下来,使用pandas的read_csv函数读取BytesIO对象中的数据: 代码语言:txt 复制 df = pd.read_csv(data_io) 现在,你可以像使用任何其他pandas DataFrame一样使用变量df来操作和分析数据。 BytesIO是一个在内存中操作二进制数据的类。它可以将字节数据模拟为文件对象,使得可以直接将其作为数据源传递给pandas的read_...
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(',')。 示例:sep='\\t'表示使用制表符分隔。 delimiter: 描述:...
也可以传入字节数据:from io import BytesIO data = (b'word,length\n' b'Tr\xc3\xa4umen,7\n' b'Gr\xc3\xbc\xc3\x9fe,5') pd.read_csv(BytesIO(data)) 分隔符sep参数是字符型的,代表每行数据内容的分割符号,默认是逗号,另外常见的还有制表符(\t)、空格等。根据数据的实际情况传参。
# 支持文件路径或者文件缓冲对象# 本地相对路径pd.read_csv('data/data.csv') # 注意目录层级pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同一目录下pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV文件的扩展名不一定是.csv# 本地绝对路径pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv')# 使用URLpd.read...
read_csv(BytesIO(data)) 注:字节数据经常会放在缓冲中来传递。 buf = BytesIO() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # buf 可认为一个存储位置来使用 buf.getbuffer() 也可以用 read() 打开的文件再传递,不过几乎没人这么做。 分隔符 sep 字符型,每行数据内容分隔符号,默认是 , 逗号,...
pandas.read_csv分块读取大文件 最近,下载了一个csv结构的数据集,有1.2G。对该文件试图用pd.read_csv进行读取的时候,发现出现内存不足的情况 ,电脑内存不足,不能一次性的读取。此时我们就需要对csv文件进行分块读取。 在对数据进行分块读取之前,我们需要对pd.read_csv()中的参数进行一定的了解,pandas.read_...
df = pd.read_csv(BytesIO(result.content),compression='zip', header=0, sep=',', quotechar='"') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 阅读这些文章以了解原因:https://medium.com/dev-bits/ultimate-guide-for-working-with-io-streams-and-zip-archives-in-python-3-6f3cf96dca50...
io.BytesIO(wells)corresponde a los datos extraídos del paquete deseado y debe pasarse en forma de bytes utilizando el métodoio.BytesIOpara convertirlo en bytes y pasarlo como un objeto “similar a un archivo”. debido al requisito de objeto “similar a un archivo” deread_csv. ...
在处理数据时,经常会遇到这种以特定分隔符分隔关键字的数据,例如下面的数据可以用于表示有向图,其第一列为边的起点、第二列为以'|'分隔的多个终点。下面使用read_csv()读入该数据,得到一个两列的DataFrame对象: importiotext ='''A, B|C|DB, E|FC, AD, B|C'''df = pd.read_csv(io.BytesIO(text)...
= ZipFile(BytesIO(r.content))pd.read_csv(files.open("2020_05_16/Summary_stats_all_locs.csv...