# 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/...
int类型值,序列,FALSE(默认 None) 将真实的某列当做index(列的数目,甚至列名) 例子: obj_2=pd.read_csv('ceshi.csv',index_col=0)printobj_2 c1 c2 c3 a 0 5 10 b 1 6 11 c 2 7 12 d 3 8 13 e 4 9 14 obj_2=pd.read_csv('ceshi.csv',index_col=[0,2])printobj_2 c1 c3 c2 ...
read_csv函数的第一个参数是filepath_or_buffer,从参数名我们很容易理解参数的含义。很显然,这个参数用来指定数据的路径的。从官方文档中我们知道这个参数可以是一个str对象、path对象或者类文件对象。 如果是一个str对象,这个str对象必须是一个有效的文件路径: >>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\dat...
pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型 pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 指定字段的类型 pd.read_csv(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 依次指定 1 2 3 2.12 engine(引擎) engine: {‘c’, ‘python’}, optional 1 Par...
read_csv()函数的简介 read_csv()函数的简介 read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols...
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',na_values=['0','32']) 21.keep_default_na 接受类型:{bool, default True} 解析数据时是否包括默认的NaN值。根据是否传入na_values,行为如下: 如果keep_default_na为True,并且指定了na_value,则将na_value附加到用于解析的默认NaN值。
na_filter：控制是否检查丢失值，对于大文件，设置为False可提升读取速度。15. parse_dates：用于识别并解析时间格式的数据，下文将详细解读。16. encoding：指定字符集类型，通常使用'utf-8'，兼容多种格式。通过深入了解pandas.read_csv函数的参数，读者可以更灵活地处理CSV文件，满足不同数据处理需求。
read_csv('data.csv') 分隔符: 默认情况下,read_csv()函数使用逗号作为字段的分隔符。如果你使用其他字符作为分隔符,可以在参数中指定。例如,使用制表符作为分隔符: data = pd.read_csv('data.csv', sep=' ') 编码: 如果你需要指定文件的编码格式,可以使用encoding参数。例如,对于UTF-8编码的文件: data ...
假设我们有一个CSV文件data.csv,内容如下: 代码语言:txt 复制 name,age,salary Alice,30,50000 Bob,,60000 Charlie,25, 我们可以这样处理: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取CSV文件,指定数据类型和处理缺失值 df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'name': str}, na_values=[''], kee...
sep参数是字符型的,代表每行数据内容的分隔符号,默认是逗号,另外常见的还有制表符(\t)、空格等,根据数据的实际情况传值。 代码语言:javascript 复制 # 数据分隔符默认是逗号,可以指定为其他符号 pd.read_csv(data,sep='\t')# 制表符分隔tab pd.read_table(data)# read_table 默认是制表符分隔tab ...