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 文件后,可以通过以下方法快速查看数据: 查看前几行数据: df.head() # 默认显示前5行 查看数据的基本信息: df.info() 示例 假设我们...
na_values:用于指定要视为空值的标记。 parse_dates:用于将指定列解析为日期。 read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd # 使用分号作为分隔符读取CSV数据 df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', ...
read_csv('data.csv', converters={'column1': int, 'column2': int}) 缺失值处理: Pandas提供了多种处理缺失值的方法。你可以使用na_values参数来指定应视为缺失值的额外字符串。例如,将任何包含“NaN”的单元格视为缺失值: data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NaN']) 限制数据行数: 使...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,** dtype=None**,** engi...
pd.read_csv("girl.csv") 由于指定的分隔符 和 csv文件采用的分隔符 不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成"\t"才可以。 pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') delimiter 分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。
# import pandas library import pandas as pd # read a csv file df = pd.read_csv('Example.csv', na_values = "not available") # show the dataframe print(df) 输出: 示例2:现在使用na_values参数告诉 pandas 他们认为“不可用”为 NaN 值,并在“不可用”的位置打印 NaN。
na_values:用于指定要视为空值的标记。 parse_dates:用于将指定列解析为日期。 read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 importpandasaspd# 使用分号作为分隔符读取CSV数据df=pd.read_csv('data_semicolon.csv',sep=';') ...
pandas.read_csv参数整理 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...
na_values: 描述:将被识别为缺失值的附加字符串列表。 示例:na_values=['NA', 'Missing']。 chunksize: 描述:指定每次迭代读取的行数,返回一个迭代器。 示例:chunksize=1000。 这些参数使得read_csv函数非常灵活,可以根据具体的数据格式和需求进行调整。
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...