pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’,’, delimiter=None, header=’infer’, names=None, index_col=None, usecols=None,skiprows=None) 参数说明: filepath_or_buffer: str,表示文件所在位置的字符串,URL等。sep: str, 表示分隔符,分隔符号可以有多个,比如分隔符为"+,+"三个符号,则sep = '\+...
df = pd.read_csv("./test.txt") print(type(df)) print(df.shape) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> (3, 1) read_csv函数 默认: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据,默认分隔符是逗号。 上述txt文档并没有逗号分隔,所以在读取的时候需要增加sep分隔符参数 代码语言:txt AI代码解释 ...
# coding: utf-8# @Author : lishipu# @File : 实战Kaggle比赛:预测房价.pyimporthashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequests# 下载和缓存数据集#@saveDATA_HUB =dict() DATA_URL ='http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name, cache_dir=os.path.join('..','data')):...
# @Time : 2022/1/12 19:57 # @Author : 南黎 # @FileName: 3..py import pandas as pd ###显示中文宋体字体导入,如果使用中文加上这段代码### import matplotlib as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ### import pandas as pd...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
对于文件 URL,需要主机。本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。 想传入一个路径对象,pandas 接受任何 Path 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: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取字符串路径 import ...
filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径,读取文件的bytes, 读取文件的str。 可以接受任何有效的字符串路径。该字符串可以是 URL。有效的 URL 方案包括 http、ftp、s3、gs 和 file。对于文件 URL,需要主机...
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', conn) #从 JSON 字符串中读取数据 json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' df = pd.read_json(json_string) #从 HTML 页面中读取数据 url = 'https://www.runoob.com' dfs = pd.read_html(url) df = dfs...
pd.read_csv("path_to_file.csv", keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"]) 上面,NA 和0 都作为字符串是 NaN。 pd.read_csv("path_to_file.csv", na_values=["Nope"]) 默认值除了字符串 "Nope" 外,也被识别为 NaN。 ### 无穷大 类似inf 的值将被解析为 np.inf(正无穷大),...
filepath_or_buffer 数据输入的路径:可以是文件路径、可以是URL,也可以是实现read方法的任意对象。这个参数,就是我们输入的第一个参数。 import pandas as pd pd.read_csv('girl.csv') 还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将该文件进行读取。比如:我们用fastapi写...