pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
csv # 本地绝对路径 pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv') # 使用URL pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') 需要注意的是,Mac中和Windows中路径的写法不一样,上例是Mac中的写法,Windows中的相对路径和绝对路径需要分别换成类似'data\data.csv'和'E: \data...
# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/...
读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) s...
读取CSV 文件 每次调用read_csv方法时,我们需要传递一个明确的filepath参数,指示我们的 CSV 文件的路径。 任何有效的字符串路径都是可以接受的。字符串可以是一个 URL。有效的 URL 方案包括 HTTP、FTP、S3 和文件。对于文件 URL,预期有一个主机。本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。
对于文件 URL,需要主机。本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。 想传入一个路径对象,pandas 接受任何 Path 类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或 StringIO。 示例如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取字符串路径 import ...
pandas.read_csv() 的基本语法结构非常简单，就像一份食谱，所有食材都摆放得井井有条，随时准备让你开始“烹饪”数据大餐。我们来看看它的各个“配料”：详细解释：filepath_or_buffer：CSV文件的位置，像是菜谱的首页，指引你从哪里获取数据。它可以是本地文件路径，也可以是URL，甚至是一个对象。sep：分隔符，...
语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件...
df = pd.read_csv('path/to/your/file.csv', usecols=['column1', 'column2'])5. 高级功能：Pandas还支持更高级的功能，如从URL读取数据、使用正则表达式作为分隔符等。这些都可以通过调整`read_csv()`函数的参数实现。通过以上步骤和技巧，你可以灵活地使用Pandas来读取CSV文件中的数据，并根据具体需求进行...
df2 = pandas.read_csv(file_path) print(df2) # 读取url地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) # 读取文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) ...