读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) s...
如果需要为某些列指定特定的数据类型,可以使用dtype参数。 import pandas as pd # 指定"ID"列为整数类型,"Age"列为浮点数类型 dtype_mapping = {'ID': int, 'Age': float} df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtype_mapping) 总结 在本文中,详细探讨了read_csv()函数的io参数,这是pandas库中用于读...
df= pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)df["id"] =df["id"] * 3df 比如这里的id,默认解析的是整型,如果我们希望它是个字符串呢? df= pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})df["id"] =df["id"] * 3df 我们看到id变成了字符串类型。 engine p...
dtype: 指定每列的数据类型。 skiprows: 跳过指定行数的数据。 na_values: 将指定值视为空值。 例如: df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=0, names=['col1', 'col2', 'col3']) 查看数据 使用Pandas 读取 CSV 文件后,可以通过以下方法快速查看数据: 查看前几行数据: df.head()# 默...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=NoDefault.no_default,delimiter=None,header='infer',names=NoDefault.no_default,index_col=None,usecols=None,squeeze=None,prefix=NoDefault.no_default,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skipinitialspac...
df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) # 读取文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) sep: 字段分隔符,默认为, sep 字段分隔符,默认为, ...
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...
df=pd.read_csv('data.csv',names=['Name','Age','Occupation'],dtype={'Age':int}) 忽略列,只读取特定的列: 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_csv('data.csv',usecols=['Name','Occupation']) 3.3 处理缺失的数据 CSV文件中可能包含缺失数据,pandas.read_csv()提供了参数来处理这种情况: ...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, cnotallow=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=Non...
= pd.read_csv("workingfile.csv", header = None, prefix="var" )在这 种情况下,我们设置var为前缀,告诉 python 在每个列名之前包含此关键字。 var0 var1 va r2 var30 ID first_name company salary1 11 David Aon 742 12 Jamie TCS 763 13 St ...