pandas.read_csv的返回值 pandas.read_csv的返回值 该函数返回⼀个表格型的数据结构，有⾏索引和列索引。⽤printf可以将返回值内容全部输出。除了最左边的列，其余的列均是从csv⽂档⾥读取。
从结果来看,我们发现read_csv函数按照delimiter参数来读取文件的。这就提示我们在使用read_csv函数时,sep参数和delimiter参数指定一个即可,同时指定时,以delimiter参数为准。 delim_whitespace 这个参数也是用来设置数据中的分隔符的。接收一个布尔值,表示是否将空白字符作为分隔符。我们知道,空白字符包括空格,制表符等等。
通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列,返回值为Series,例如从表中取出姓名一列: df=pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv',usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])#如果要取出多个列,则可以通过[列名组成的列表],其返回值为一个DataFrame,例如从表中取出性别和姓名两列:...
pd.read_csv(data, usecols=lambda x: x.upper() in ['COL3', 'COL1']) 1 2 3 4 5 6 7 2.8 squeeze(返回序列) squeeze: bool, default False 1 如果文件值包含一列,则返回一个Series,如果是多个列依旧还是DataFrame。 # 只取一列会返回一个 Series pd.read_csv(data, usecols=[0], squeeze=T...
Read a comma-separated values (csv) file into DataFrame.Also supports optionally iterating or breaking of the file into chunks.Additional help can be found in the online docs for IO Tools. 将逗号分隔值(csv)文件读入DataFrame。还支持可选地迭代或将文件分解成块。更多的帮助可以在IO工具的在线文档中...
Pandas的read_csv函数提供2个参数:chunksize、iterator,可实现按行多次读取文件,避免内存不足情况。 使用语法为: * iterator : boolean, defaultFalse返回一个TextFileReader 对象,以便逐块处理文件。 * chunksize :int, defaultNone文件块的大小, See IO Tools docsformore informationon iteratorandchunksize. ...
("pokemon.csv", index_col ='Type')# 仅将传递的 cols 用于数据框pd.read_csv("pokemon.csv", usecols =["Type"])# 如果只有一列,则返回熊猫系列pd.read_csv("pokemon.csv", usecols =["Type"], squeeze = True)# 跳过新系列中传递的行pd.read_csv("pokemon.csv", skiprows = [1, 2, 3, ...
read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件,返回的是一个可迭代的对象TextFileReader,IO Tools举例如下: In [138]: reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4) In [139]: reader Out[139]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x120d2f290> ...
Pandas 的read_csv(~)方法读取文件,并将其内容解析为 DataFrame。 这头猛犸象有 40 多个参数,但只需要一个。 参数 1.filepath_or_buffer|string或path object或file-like object 您要读取的文件的路径。 2.sep|string|optional 分隔数据的分隔符。如果设置为None,并且您正在使用 Python 解析引擎(请参阅下面的...
usecols是先从读取到的数据判断出当前的列名并作为返回值,类似于列表,使用函数调用时,例如lambda x:各个元素都会被使用到,类似于map(lambda x: x, iterable), iterable就是usecols的返回值,lambda x与此处一致,再将结果传入至read_csv中,返回指定列的数据框。