df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None) print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱']) print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col...
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...
df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None,names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列...
names: 自定义列名,传入一个列表。 index_col: 指定哪一列作为索引列。 dtype: 指定每列的数据类型。 skiprows: 跳过指定行数的数据。 na_values: 将指定值视为空值。 例如: df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=0, names=['col1', 'col2', 'col3']) 查看数据 使用Pandas 读取 CSV...
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。
pd.read_csv('data/table.csv',index_col=['Address','School']).head() 2. reindex和reindex_like reindex是指重新索引,它的重要特性在于索引对齐,很多时候用于重新排序。 代码语言:javascript 复制 df.head() 通过为reindex参数指定一个新的list,使得原始df的行重新排列。
index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置(整数)或列名(字符串),则该列将被用作DataFrame的索引。 importpandasaspd# 我们想要将'`email`'列作为DataFrame的索引df8 = pd.read_csv(...
df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱']) print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果...
pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数: filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
pd.read_csv('data/table.csv',index_col=['Address','School']).head() 1. 2. reindex和reindex_like reindex是指重新索引,它的重要特性在于索引对齐,很多时候用于重新排序。 df.head() 1. 通过为reindex参数指定一个新的list,使得原始df的行重新排列。