read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。 对于多文件正在准备中本地文件...
# 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/...
要实现这一点,你可以使用pandas的read_csv()函数,并通过传递URL作为参数来指定数据源。例如: import pandas as pd url = 'https://example.com/data.csv' df = pd.read_csv(url) 通过这种方式,pandas会自动从指定的URL下载CSV文件,并将其解析为DataFrame对象,你可以进行进一步的数据分析和处理。 需要注意的是...
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2) 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...
对于文件 URL,需要主机。本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。 想传入一个路径对象,pandas 接受任何 Path 类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或 StringIO。 示例如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取字符串路径 import ...
类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或StringIO。 示例如下: # 读取字符串路径 import pandas from pathlib import Path # 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Path ...
read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv # 本地绝对路径: pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv') # 使用网址 url pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') # Amazon S3,...
1、filepath_or_buffer:数据输入的路径:可以是文件路径、可以是URL,也可以是实现read方法的任意对象。这个参数,就是我们输入的第一个参数。 import pandas as pd pd.read_csv("girl.csv") # 还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将 ...
# 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 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, ...
df = pd.read_csv('path/to/your/file.csv', usecols=['column1', 'column2']) 5. 高级功能:Pandas还支持更高级的功能,如从URL读取数据、使用正则表达式作为分隔符等。这些都可以通过调整`read_csv()`函数的参数实现。 通过以上步骤和技巧,你可以灵活地使用Pandas来读取CSV文件中的数据,并根据具...