df_with_dates = pd.read_csv('file_with_dates.csv', parse_dates=['date_column'])9. 处理大文件 当处理非常大的 CSV 文件时，可以考虑分块读取，这样可以减少内存占用。chunk_size = 10**6 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):process(chunk) # 替换为实际处理...
DataFrame.to_csv()将 DataFrame 写入到 CSV 文件path_or_buffer(目标路径或文件对象),sep(分隔符),index(是否写入索引),columns(指定列),header(是否写入列名),mode(写入模式) 本文以nba.csv为例,你可以下载 nba.csv或打开 nba.csv查看。 pd.read_csv() - 读取 CSV 文件 ...
使用pandas的read_csv函数读取csv文件,并通过指定columns参数来选择需要读取的列。 示例代码如下: import pandas as pd # 读取整个csv文件,不指定列 df = pd.read_csv('data.csv') # 读取指定列 selected_columns = ['column1', 'column2', 'column3'] df_selected = pd.read_csv('data.csv', usecols...
DtypeWarning: Columns (2) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False 意思是第二列出现类型混乱,原因如下 pandas读取csv文件默认是按块读取的,即不一次性全部读取; 另外pandas对数据的类型是完全靠猜的,所以pandas每读取一块数据就对csv字段的数据类型进行猜一次,所以有可能pandas...
尝试使用以下格式将 csv 文件读入 pandas 数据框dp = pd.read_csv('products.csv', header = 0, dtype = {'name': str,'review': str, 'rating': int,'word_count': dict}, engine = 'c') print dp.shape for col in dp.columns: print 'column', col,':', type(col[0]) print type(dp...
csv文件中的各个列数据是纯字符,本身并没有什么数据类型。但是read_csv将其读入DataFrame时,会推断各个列的数据类型。我们先看一下,我们的数据默认读成了什么数据类型: >>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' ) >>>df id name sex height time ...
pd.read_csv("girl.csv") 由于指定的分隔符 和 csv文件采用的分隔符 不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成"\t"才可以。 pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') delimiter 分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。
data = pd.read_csv("../data/input/test-data.csv",encoding="gbk", engine="c", chunksize=30) for part_data in data: print(part_data.columns) break 输出结果为: Index(['测试1', '测试2', '测试3', '测试4', '测试5', '测试6', '测试7', '测试8'], dtype='object') ...
import pandas as pdnrows = 10000# 每次读取的行数df = pd.read_csv('large_file.csv', nrows=nrows):我们可以使用 info 函数来查看使用了多少内存。df.info()输出：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:3 entries, to 2Data columns (total 2 columns):# Column Non-Null Count ...
2.3 pd.read_table # read_table：默认分隔符sep='\t'pd.read_table("08_Pandas数据加载.csv",sep=",",index_col=0)3. excel数据 data = np.random.randint(0,50,size=(10,5))df = pd.DataFrame(data=data,columns=["Python","C++","Java","NumPy","Pandas"])df 3.1 df.to_excel()：...