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,
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,header 没有被赋值: pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号","姓名","地址","日期"]) 我们看到names适用于没有表头的情况,...
例如下面的演示中,我们告诉read_csv函数,我们所有的数据列都是字符类型: df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' ,dtype=str) df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- -...
Pandas 的to_csv() 方法可以轻松地将数据写入 CSV 文件，pd.read_csv()包含如下一些参数：df.to_csv...
pandas.read_csv()语法: 1、使用pandas读取csv文件的全部数据: pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法: pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码']) 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法: ...
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。
csv文件可以使用记事本或excel软件打开,excel软件会自动按照csv文件规则加载csv文件。 上面第5条:例如某一行如下 12,aa,"12,aa" 它表示了3列,第1列为“12”字符串,第2列为“aa”字符串,第3列为“12,aa”字符串。 另外需要说明的是写入writer.writerow()函数接收的是列表参数,无论是什么数据都会先迭代转化...
CSV文件是一种文本文件,其中的数据通常使用不同的字符编码进行存储,如UTF-8、GBK等。正确的编码读取可以确保数据被正确解析和处理。 在pandas中,可以使用read_csv()函数来读取CSV文件,并通过encoding参数指定正确的编码。以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取CSV文件,指定编码为UTF-...
read_csv('胡润百富榜_待清洗.csv') # 去除全名_中文列中名字含有的空格 df['全名_中文'] = df['全名_中文'].str.replace(' ', '') # 处理出生地_英文列的缺失值,用出生地_中文列对应的值替代 df['出生地_英文'] = df['出生地_英文'].fillna(df['出生地_中文']) # 将排名变化列和财富值...
import pandas as pd # 读取Excel文件并跳过第2行和第3行 df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=[1, 2]) # 打印读取的数据 print(df) 在上面的示例中,read_excel函数从名为file.xlsx的Excel文件中读取数据。通过将skiprows参数设置为[1, 2],我们跳过了第2行和第3行的数据。 Pandas提供了许多其他...