read_csv(filepath_or_buffer, sep='', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, **kwds) 参数: filepath_or_buffer:字符串型,读取的文件对象,必填。 sep:字符串型,分隔符,选填,默认","。 delimiter:字符串型。定界符(备选分隔符),指定该参数,sep失效。 delim_wh...
>>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' # ,sep=',' # ,delimiter=';' ,header=2 ) >>>df 02 李四 M null 2020-02-04 0 3 王五 F 168 2020-02-03 这里我们指定了header=2表示从文件的第3行开始读取数据,并把第3行数据当做列名,因此出现上面的结果。 我们还可以给header参数...
pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') 3、delimiter :分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。 4、delim_whitespace :默认为 False,设置为 True 时,表示分割符为空白字符,可以是空格、"\t"等等。不管分隔符是什么,只要是空白字符,那么可以通过delim_whitespace=True进行读取。 pd.read_csv('girl.csv',delim...
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...
pandas.read_csv 是 Pandas 库中最常用的函数之一,用于读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame。它提供了多种参数来定制读取过程。本文主要介绍一下Pandas中pandas.read_csv方法的使用。 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=...
read_csv()接受以下常见参数:参数 中文名 参数类型 默认参数 参数功能 说明 filepath_or_buffer various :文件路径、URL、或者 是read()函数返回的对象 sep 指定分隔符 str 默认是',' delimiter 定界符 str 默认是None 指定该参数,sep失效 delim_whitespace boolean 默认是False 指定空格或者'\t'是否作为分隔...
f_df=pd.read_csv(file_path,sep=":|;",engine="python",header=0) 1. 3. delim_whitespace(不常用) 所有的空白字符,都可以用此来作为间隔,该值默认为False, 若我们将其更改为 True 则所有的空白字符:空格,\t, \n 等都会被当做分隔符;和sep功能相似; ...
pd.read_csv还提供了一个参数名为delimiter的定界符,这是一个备选分隔符,是sep的别名,效果和sep一样。如果指定该参数,则sep参数失效。 04 表头 header参数支持整型和由整型组成的列表,指定第几行是表头,默认会自动推断把第一行作为表头。 代码语言:javascript ...
1.read_csv 通过read_csv方法读取csv格式的数据文件 read_csv(filepath_or_buffer, sep='', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, **kwds) 1. 参数: filepath_or_buffer:字符串,读取的文件对象,必填。
pandas.read_csv() 是最流行的数据分析框架 pandas 中的一个方法。我们日常使用的时候这个函数也是我们用的最多的,但是pandas.read_csv() 有很多输入参数,其中 filepath或buffer 参数是必不可少的,其余的都是可选的。所以我们一般也不会太关注,但是这些可选参数可以帮我们解决大问题。以下是read_csv完整的参数列...