在上述示例中,read_csv_skip_unknown_rows函数会打开CSV文件并逐行读取,直到遇到非空行为止。通过统计空行的数量,确定了要跳过的行数。然后,使用pd.read_csv函数读取CSV文件时,将skiprows参数设置为计算得到的行数,以跳过空行。 这样,就可以在使用pandas.read_csv函数时跳过未知数量的空行了。 注意:以上...
语法:pd.read_csv(filepath_or_buffer, 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=False, skiprows=...
pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv是pandas库中用于读取CSV文件的函数。在读取CSV文件时,有时候会遇到header/skiprows参数不起作用的情况。 header参数用于指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行作为列名。skiprows参数用于跳过指定的行数。 当header/skiprows参数不起作用时,可能是以下几个原因: 文件格式问题...
如果数据本身是压缩文件,read_csv允许我们在不解压的条件下读取数据。这需要指定compression参数,可以为'bz2', 'gzip', 'xz', 'zip'。 >>>df = pd.read_csv(r'D:\MyDocuments\yj\桌面\Python\practice\data.zip' ,compression='zip' ) >>>df id name sex height time 0 1 张三 F 170.0 2020-02-2...
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: ...
rows_to_skip=[1,2,5,10]# 以零为索引的行号 df=pd.read_csv('your_large_file.csv', skiprows=rows_to_skip) # 5. 使用合适的解析器 # 如果你的CSV文件是用分隔符而不是逗号分隔的,可以通过设置delimiter参数来指定分隔符 df=pd.read_csv('your_large_file.tsv', delimiter='\\t') ...
您可以使用pd.read_csv并指定skiprows=4：
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 handle or StringIO)...
1.1、read_csv 学习自:详解pandas的read_csv方法 - 古明地盆 - 博客园 CSV文件 列与列间的分隔符是逗号,行与行间的分隔符是'\n' 用法 pandas.read_csv( filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, delim_whitespace=True, header='infer', ...
在以上方法中,重点掌握和极为常用的数据读取方法当属read_sql和read_csv两种,尤其是read_csv不仅效率高,而且支持非常丰富的参数设置,例如支持跳过指定行数(skip_rows)后读取一定行数(nrows)的数据,就是这个小技巧使得曾经小内存的我也能得以处理大数据,着实欣喜!