在使用 pandas 读取 CSV 文件时,可以通过多种方式指定读取的行数或跳过的行数。以下是几种常见的方法: 使用nrows 参数: nrows 参数允许你指定要读取的行数。这在你只需要处理文件的前几行时非常有用。 python import pandas as pd # 读取文件的前10行 df = pd.read_csv('filename.csv', nrows=10) 使...
请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze: boolean, default False 如果文件值包含一列,则返回一个Series prefix: str, default None 在没有列标题时,给列添加前缀...
import pandas as pd df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8') index_num = df.index print(index_num) 1. 2. 3. 4. 5. 3、取出行 import pandas as pd df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8',header=None) # print(type(df)) df.columns = ['...
用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的,然而我们有时候并不需要全部的数据,我们需要的可能仅仅是前面的几行。这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现。 例如有data.csv文件,文件的内容如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ,name_01,coment_01,,, 2,name_02,come...
5.最后在pandas中读csv文件中加上nrows = x 2.代码例子: 比如说:我要读取某个csv文件的前10行,有一行的空格和杂乱的值。 """coding:utf-8 @Software:PyCharm @Time:2022/12/16 16:48"""importpandas as pddefread_csv(dir_path):"""指定行"""data_=pd.read_csv(dir_path) ...
获取指定的连续几列 cols_data_4 = df.loc[:,'a':'d']#指定连续列,用列名cols_data_5 = df.iloc[:,0:4]#指定连续列,用数字 5、取指定行和列 importpandas as pd df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','...
df1 = pandas.read_csv('data.csv', sep=',') print(df1) df2 = pandas.read_csv('data.csv', delimiter=',') print(df2) header 用作列名的行号 header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名则设为None。 如下数据,没有header ...
下面是几种处理大型CSV文件的方法：使用 nrows 参数read_csv函数的 nrows参数可以指定每次读取文件的行数。这样可以分块读取文件，减少内存压力。import pandas as pdnrows = 10000# 每次读取的行数df = pd.read_csv('large_file.csv', nrows=nrows):我们可以使用 info 函数来查看使用了多少内存。df.info()输出...
pandas.read_csv参数整理 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...
获取指定的连续几列 cols_data_4 = df.loc[:,'a':'d']#指定连续列,用列名cols_data_5 = df.iloc[:,0:4]#指定连续列,用数字 5、取指定行和列 importpandas as pd df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','...