df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 1], usecols=[0, 2]) 处理缺失值 使用na_values参数可以指定哪些值应该被视为缺失值(NaN)。 import pandas as pd #将"NA"和"Unknown"视为缺失值 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,...
pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]],sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skipinitialspace=Fal...
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...
pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv') # 使用网址 url pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') # Amazon S3, 安装支持库 fsspec pd.read_csv("s3://ncei-wcsd-archive/data/processed/SH1305/18kHz/SaKe2013""-D20130523-T080854_to_SaKe2013-D20130523-T...
pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错", "对"]) 这里的替换规则为,只有当某一列的数据类别全部出现在true_values + false_values里面,才会被替换。 我们看到"错"并没有被替换成False,原因就是result字段中只有"错"这个类别的值在true_values + false_values中,而"对"并没有出现,所...
使用na_values参数可以指定哪些值应该被视为缺失值(NaN)。 importpandasaspd# 将"NA"和"Unknown"视为缺失值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 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。
在上面的代码中,我们首先导入pandas库,并使用read_csv函数读取一个名为data.csv的文件。在读取过程中,我们可以通过na_values参数指定将哪些字符串视为缺失值。在这个例子中,我们将空字符串视为缺失值,并通过keep_default_na参数设置为False来保持原有的NaN值不变。
在上述代码中,read_csv函数的na_values参数被设置为一个空格字符,这样Pandas会将空格字符识别为空值(NaN)。 Pandas的灵活性和强大功能使其在数据处理和分析领域得到广泛应用。它可以处理各种数据类型和格式,包括CSV、Excel、SQL数据库等。无论是数据清洗、数据转换、数据分析还是数据可视化,Pandas都提供了丰富...
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 ...