pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv')# 使用URLpd.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\data.csv'的形式。另外,...
确保路径正确，特别是在 Windows 上，记得用双反斜杠 \\ 或前面加 r"" 让路径格式正确，避免“文件不存在”的尴尬。编码格式：如果打开 CSV 时遇到乱码，不要慌，可能是编码不匹配。read_csv() 默认使用 UTF-8 编码，但有些文件可能是 GBK 或其他格式，可以用 encoding="gbk" 试试，像是调整电视频道，选...
当数据量特别大时,我们可以使用read_csv中的chunksize参数先读取部分数据,显示数据字段名,然后使用usecols参数进行有选择的加载数据。 data = pd.read_csv("../data/input/test-data.csv",encoding="gbk", engine="c", chunksize=30) for part_data in data: print(part_data.columns) break 输出结果为: In...
可以使用Pandas的read_csv函数的encoding参数来指定编码格式。 分隔符问题:CSV文件中的数据通常使用逗号或制表符进行分隔。确保在读取CSV文件时,指定正确的分隔符。可以使用Pandas的read_csv函数的sep参数来指定分隔符。 数据类型问题:CSV文件中的数据可能包含不同的数据类型,如字符串、整数、浮点数等。在读取CSV文件时,...
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。
pd.read_csv('girl.csv', sep=r"\s+\s{0}", encoding="utf-8") 此时我们可以看到弹出了警告,这个时候需要手动指定engine="python"来避免警告。这里面还用到了encoding参数,因为引擎一旦退化,在Windows上会读出乱码,所以要进行设定。 3、converters:在读取数据的时候对列数据进行变换,例如将id增加10,但是注意...
1、csv文件和excel文件: csv文件是纯文本文件,excel不是纯文本,excel包含很多格式化信息; csv文件体积更小。创建、分发、读取更加方便; csv文件在windows平台默认打开方式是excel,但csv文件的本质是一个文本文件 2、pandas实现数据的读取和变成csv文件 将文件打包成df文件 df.to_csv将其变成csv文件 pd.read... ...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True) 不管分隔符是什么,只要是空白字符,那么可以通过delim_whitespace=True进行读取。 header 设置导入 DataFrame 的列名称,默认为 "infer",注意它与下面介绍的 names 参数的微妙关系。 names 当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名。
windows1010 一、Dataframe格式 1 它是pandas提供的主要数据结构。形式上，Dataframe是一个二维标签的表格数据结构。在某种程度上，它是一个2D NumPy数组。2 下面是如何通过将文件路径传递给read_csv()函数来读取CSV文件作为pandas Dataframe。3 文件路径可以是相对路径，也可以是绝对路径，可以在你的jupyter notebook上...
通过本文的介绍,我们了解了读取CSV文件的一些参数的功能,也了解了在读取CSV文件时可以做一些初步的数据整理工作。 01 语法 基本语法如下,pd为导入Pandas模块的别名: 复制 pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]],sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col...