import pandas as pd # 指定列的数据类型 dtypes = { 'column1': 'int64', 'column2': 'float64', 'column3': 'str', 'column4': 'bool' } # 读取CSV文件并指定数据类型 df = pd.read_csv('your_file.csv', dtype=dtypes) print(df.dtypes)
pd.read_csv() - 读取 CSV 文件 read_csv() 是从 CSV 文件中读取数据的主要方法,将数据加载为一个 DataFrame。 importpandasaspd# 读取 CSV 文件,并自定义列名和分隔符df=pd.read_csv('data.csv',sep=';',header=0,names=['A','B','C'],dtype={'A':int,'B':float})print(df) ...
在读取 CSV 文件时,Pandas 会尝试自动推断每列的数据类型,但有时可能需要手动指定数据类型。 # 手动指定数据类型df = pd.read_csv(file_path, dtype={'col1':'int32','col2':'float64'})print(df.dtypes) 4. 数据筛选与处理 读取CSV 文件后,可以对DataFrame进行各种数据筛选和处理操作。 # 筛选数据filte...
可以通过errors参数来控制异常的处理方式,例如将无法转换的值转换为NaN。 python # 读取CSV文件,指定数据类型,并将无法转换的值转换为NaN df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes, errors='coerce') 使用dtype参数可以确保在读取CSV文件时数据类型的正确性,从而提高后续数据处理的效率和准确性。
print(data.dtypes) 输出结果为: 测试1 object 测试2 object 测试3 int64 测试4 object 测试5 float64 测试6 int64 测试7 float64 测试8 float64 dtype: object read_csv中设置dtype参数 time_start = time.time() data = pd.read_csv("../data/input/test_data.csv", encoding="gbk",engine="c", ...
然后,您可以使用 Pandas 的 read_csv 函数来读取 CSV 文件: import pandas as pd df = pd.read_csv('your_file.csv') 接下来,我们可以通过查看数据框的 dtypes 来检查时间列的数据类型: print(df.dtypes) 如果时间列的数据类型不是 datetime64[ns],我们需要将其转换为正确的格式。在 Pandas 中,可以使用 ...
即使未指定标题, read_csv()函数也可以正确推断出第一个观测值包含数据集的标题。不仅如此, read_csv()还可以推断数据集每一列的数据类型。你可以在卡路里列下面看到一个整数列, 而纤维列是一个浮点列: print(df['calories'].dtypes) print(df['fiber'].dtypes) ...
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 ...
dtypes = {'column_name': 'int64'} df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', dtype=dtypes) 示例代码 假设我们有一个CSV文件data.csv,其内容如下: 代码语言:txt 复制 name,age,city Alice,30,New York Bob,,Los Angeles Charlie,25,
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 ...