pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)# 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 2) names 没有被赋值,header 被赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1)# 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 3) names 被赋值,h...
import pandas as pd # 使用第三行作为列名 df = pd.read_csv('data.csv', header=2) # 自定义列名 custom_columns = ['ID', 'Name', 'Age'] df = pd.read_csv('data.csv', names=custom_columns) 指定数据类型 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 #...
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 0 1 张三 F 170.0 2020-02-25 1 2 李四 M NaN 2020-02-04 2 3 王五 F 168.0 2020-02-0...
如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现,第3行数据将被丢弃,dataframe的数据从第5行开始。)。 注意:如果ski...
DataFrame.to_csv()将 DataFrame 写入到 CSV 文件path_or_buffer(目标路径或文件对象),sep(分隔符),index(是否写入索引),columns(指定列),header(是否写入列名),mode(写入模式) 本文以nba.csv为例,你可以下载 nba.csv或打开 nba.csv查看。 pd.read_csv() - 读取 CSV 文件 ...
使用header参数可以自定义列名,可以指定某一行作为列名,也可以自定义列名列表。 importpandasaspd# 使用第三行作为列名df=pd.read_csv('data.csv',header=2)# 自定义列名custom_columns=['ID','Name','Age']df=pd.read_csv('data.csv',names=custom_columns) ...
pandas.read_csv()语法: 读取csv/txt/tsv文件,返回一个DataFrame类型的对象。 # 在读取的时候,默认会将第一行记录当成标题。如果没有标题,我们可以指定header=None。 # read_csv默认使用逗号作为分隔符,我们可以使用sep或delimiter来指定分隔符。 # 注意使用/修改为同一类型编码,否则会乱码 ...
读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer: str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) ...
df = pd.read_csv(other_path, header=None) 1. 2. 查阅数据集的前n行,使用函数df.head(n); 查阅数据集的倒数后n行,使用函数df.tail(n) df.head(5) 1. 输出: df.tail(10) 1. 输出: 1.2 为数据集添加列名(表头) 观察上面读取出来的部分数据,pandas自动将列名(表头)设置为从0开始的数字标签。
pd.read_csv("data.csv", header=1) dtype Data type for data or columns. pd.read_csv("data.csv", dtype={"id": int, "price": float}) na_values Additional strings to recognize as NA/NaN. pd.read_csv("data.csv", na_values=["NA", "N/A"]) parse_dates Attempt to parse dates....