# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/...
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3)# 读取文件对象withopen('data.csv', encoding='utf8')asfp: 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, delim...
当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8",例子如下: 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2","表头3"]5l = [[1 ...
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) 1. 2. 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print...
pandas中pd.read_csv（）方法中的encoding参数 pandas中pd.read_csv（）⽅法中的encoding参数 当使⽤pd.read_csv()⽅法读取csv格式⽂件的时候，常常会因为csv⽂件中带有中⽂字符⽽产⽣字符编码错误，造成读取⽂件错误，在这个时候，我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"...
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, ...
read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') 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, ...
data_string="name,age\nAlice,30\nBob,25"df=pd.read_csv(io.StringIO(data_string)) 在这个示例中,使用了io.StringIO类将字符串转换为文件对象,然后传递给read_csv()函数。 5. 指定编码方式 有时候,CSV文件可能使用不同的字符编码方式保存,可以通过encoding参数来指定编码方式。例如: ...
df1=pd.read_csv(path,header=None,encoding='GB18030',skiprows=2,skipfooter=2,engine='python') df1.tail()注意,要搭配参数engine='python'一起使用。 na_values # 需要用NA替换的值列表 将宁夏和新疆替换成NA值。 df1=pd.read_csv(path,header=None,na_values = ["宁夏","新疆"],encoding='GB18030...
文件损坏:CSV 文件可能已损坏或格式不正确。尝试使用文本编辑器打开文件,检查其内容是否有异常。 文件编码问题:read_csv() 函数默认使用 utf-8 编码来读取文件。如果文件的编码不是 utf-8,可能会导致读取失败。你可以尝试通过 encoding 参数指定正确的编码。 pandas 版本问题:确保你使用的 pandas 版本与你的 Python...