使用pandas读取CSV文件中的指定列,可以按照以下步骤进行操作: 导入pandas库: python import pandas as pd 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件: python df = pd.read_csv('filename.csv') 在read_csv函数中使用usecols参数指定需要读取的列名或列索引: 使用列名指定: python selected_columns = ['column1...
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: # 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=...
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...
使用pandas的read_csv函数读取csv文件,并通过指定columns参数来选择需要读取的列。 示例代码如下: import pandas as pd # 读取整个csv文件,不指定列 df = pd.read_csv('data.csv') # 读取指定列 selected_columns = ['column1', 'column2', 'column3'] df_selected = pd.read_csv('data.csv', usecols...
index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置(整数)或列名(字符串),则该列将被用作DataFrame的索引。 代码语言:python 代码运行次数:0 ...
pd.read_csv(data,names=['列1','列2'],header=None) 06 索引 index_col用来指定索引列,可以是行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列,则有多个行索引。Pandas不会自动将第一列作为索引,不指定时会自动使用以0开始的自然索引。 代码语言:javascript ...
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。
一、pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多。 import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 1. 2. 下面看一下pd.read_csv常用的参数: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None...
read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd # 使用分号作为分隔符读取CSV数据 df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', sep=';') 跳过行和指定列 可以使用skiprows参数来跳过文件的一些行,以及使用us...
pandas.read_csv() 是最流行的数据分析框架 pandas 中的一个方法。我们日常使用的时候这个函数也是我们用的最多的,但是pandas.read_csv() 有很多输入参数,其中 filepath或buffer 参数是必不可少的,其余的都是可选的。所以我们一般也不会太关注,但是这些可选参数可以帮我们解决大问题。以下是read_csv完整的参数列...