df.to_csv('new_file_name.csv', index=False)6. 更多高级功能 Pandas 还支持许多其他功能，比如设置索引、重命名列、选择特定列、筛选行等。# 设置某列为索引 df.set_index('column_name', inplace=True)# 重命名列 df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)# 选择特定列 selecte...
在这个示例中,data.csv文件没有列名,我们通过设置header=None来告诉Pandas该文件没有列名,并通过names参数指定了列名列表['Name', 'Age', 'Gender']。最后,通过打印df.columns来验证列名是否正确设置。 这样,你就可以在使用Pandas读取CSV文件时指定列名了。
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 ...
dp = pd.read_csv('products.csv', header = 0, dtype = {'name': str,'review': str, 'rating': int,'word_count': dict}, engine = 'c') print dp.shape for col in dp.columns: print 'column', col,':', type(col[0]) print type(dp['rating'][0]) dp.head(3) 这是输出:(183...
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, usecols=["name","address"]) 同index_col 一样,除了指定列名,也可以通过索引来选择想要的列,比如:usecols=[1, 2] 也会选择 "name" 和 "address" 两列,因为 "name" 这一列对应的索引是 1、"address" 对应的索引是 2。
movies.csv 操作后数据展示 new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns_json_str)# 读取本地文件dataset = pd.read_csv('movies.csv', header...
# converting to CSV filedf.to_csv("your_name.csv",columns=['Name']) 3.导出标题 您可以通过将header参数设置为True或False来选择是否要导出列名。 默认值为True。 # converting to CSV filedf.to_csv('your_name.csv',header=False) 4.处理NaN 如果数据框具有NaN值,则可以选择将其替换为其他字符串。
# read_table：默认分隔符sep='\t'pd.read_table("08_Pandas数据加载.csv",sep=",",index_col=0)3. excel数据 data = np.random.randint(0,50,size=(10,5))df = pd.DataFrame(data=data,columns=["Python","C++","Java","NumPy","Pandas"])df 3.1 df.to_excel()：保存到excel文件 # sheet...
一、pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多。 import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 1. 2. 下面看一下pd.read_csv常用的参数: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None...
df = pd.read_csv('data.csv') #从 Excel 文件中读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') #从 SQL 数据库中读取数据 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "...