在读取 CSV 文件时，经常会遇到缺失值的问题。Pandas 提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的行或填充缺失值。# 删除含有任何缺失值的行 df_cleaned = df.dropna()# 将所有缺失值替换为0 df_filled = df.fillna(value=0)# 指定特定列用指定值填充缺失值 df_specific_fill = df.
aggfunc:聚合函数/函数列表,默认 numpy.mean 这里要注意如果 aggfunc 中存在函数列表,则返回的 DataFrame 中会显示函数名称 fill_value:默认 None,可设定缺省值 dropna:默认 True,如果列的所有值都是 NaN,将被删除;False 则保留 margins:默认 False,设置为 True 可以...
1、读取 csv 文件 df.read_csv csv 通常是读取 PandasDataFrame的最流行的文件格式,你可以使用 pd.read_csv() 方法创建 Pandas DataFrame,类似的函数还有 read_excel,用法如下: file = "file.csv" df = pd.read_csv(file) print(df) ### out put ### col1 col2 col3 0 1 2 A 1 3 4 B 2、...
以匹配列数 if len(series) > csv_columns: series = series[:csv_columns] elif len(series) < csv_columns: series = series.reindex(range(csv_columns), fill_value=0) # 将 Series 转换为 DataFrame 并写入 CSV df = pd.DataFrame(series).T df.to_csv('output.csv', index=False, header=...
read_execl(io，sheet_name，header)，io是文件类对象，一般传入文件路径；sheet_name可以传入工作的名称，也可以是数字，0表示第一个工作表；header指定列表中从第几行作为列索引/列名，默认是0。to_excel()导出数据生成新的Excel文件。此外还有read_csv()和to_csv()导入导出CSV文件，read_html()和to_html()...
1. 使用 read_csv 的参数优化读取性能 首先,我们来看看如何优化CSV文件的读取过程。通常情况下,我们会直接调用 pd.read_csv() 来加载数据,但其实有很多参数可以用来提高读取速度或减少内存使用。 复制 importpandasaspd # 假设我们有一个大型CSV文件 filename='large_dataset.csv'# 只读取特定列 ...
chunker=pd.read_csv(file_obj,chunksize=100)# step3:使用 for in 循环遍历 chunker:# se.add(se.value_counts,fill_value=0)sex=Series([],dtype='float64')# 准备一个空序列。foriinchunker:# i 为 行数为 100 的 DataFrame 块.# print(i)# sex=sex+i['Sex'].value_counts() # 无法处理 缺...
value_counts() male 577 female 314 Name: Sex, dtype: int64 from pandas import Series import pandas as pd chunker = pd.read_csv(open('H:/python数据分析/数据/titanic.csv'),chunksize=100) sex = Series([]) for i in chunker: sex = sex.add(i['Sex'].value_counts(),fill_value=0) ...
read_csv 从文件、URL或文件型对象读取分隔好的数据,逗号是默认分隔符 read_table 从文件、URL或文件型对象读取分隔好的数据,制表符('\t')是默认分隔符 read_fwf 从特定宽度格式的文件中读取数据(无分隔符) read_clipboard read_table的剪贴板版本,在将表格从Web页面上转换成数据时有用 ...
read_csv('data/ch08/tips.csv') tips['tip_pct'] = tips['tip'] / tips['total_bill'] tips.head(10) 可以同时使用多个聚合函数,此时得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 grouped = tips.groupby(['sex','smoker']) grouped_pct = grouped...