df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'Unknown']) 解析日期 如果CSV文件包含日期信息,您可以使用parse_dates参数将指定的列解析为日期。 import pandas as pd # 解析"date"列为日期 df = pd.read_csv('data_with_dates.csv', parse_dates=['date']) 自定义列名 使用header参数可以自定义...
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...
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...
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。 以下是一个简单的例子,演示如何使用read_csv函数读取CSV文...
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 ...
导读:pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件,由于CSV文件使用非常频繁,功能强大,参数众多,因此在这里专门做详细介绍。 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
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=';') ...
John . 78示例 5:指定缺失值这些na_values=选项用于在导入 CSV 文件时将某些 值设置为空白/缺失值。 mydata00 = pd.read_csv("workingfile.csv", na_values=[ ''.''] ) var0 var1 var2 var30 ID first_name compa ny salary1 11 David Aon 742 12 Jamie ...
# 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。
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...