read_msgpack #二进制编码的pandas数据 read_pickle #读取python pickle格式中存储的任意对象 read_sas #读取存储于SAS系统自定义格式的SAS数据集 read_sql #读取数据库中的数据 read_stata #读取Stata文件格式的数据集 read_feather #读取Feather二进制文件 #read_cs
names:指定列的名字,传入一个list数据 4.3 读取sas文件数据:pd.read_sas("air.sas7bdat") 4.4 读取数据库数据: from sqlalchemy import create_engine eng = create_engine('mysql+pymysql://root:123123@47.93.148.185/lianxi_data?charset=utf8') df1=pd.read_sql("cp",con=eng,index_col='id') 参数...
In [84]: df = pd.read_csv("tmp.csv", comment="#") In [85]: df Out[85]: ID level category 0 Patient1 123000 x 1 Patient2 23000 y 2 Patient3 1234018 z ```### 处理 Unicode 数据 应该使用`encoding`参数来处理编码的 Unicode 数据,这将导致字节字符串在结果中被解码为 Unicode: ```...
pd.read_sql(sql, con) 从SQL 数据库读取数据。 pd.read_clipboard() 从剪贴板读取数据。 pd.read_parquet(path) 从Parquet 文件读取数据。 pd.read_feather(path) 从Feather 文件读取数据。 pd.read_hdf(path, key) 从HDF5 文件读取数据。 pd.read_pickle(path) 从Pickle 文件读取数据。 pd.read_sas(fi...
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\XXXXXXX\Desktop\examples\my_tests\pandas_sas_issue.py", line 11, in <module> df = pd.read_sas(filepath_or_buffer=file_path, encoding="infer") File "C:\Users\XXXXXXX\Desktop\processorenv\lib\site-packages\pandas\io\sas\sasreader.py"...
二、pd.read_table() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,制表符('\t')是默认分隔符 names=["城市","食品","衣着","家庭用品","医疗保健","交通","娱乐教育","居住","其他"] df1=pd.read_table(path,header=None,sep=",",names=names,encoding='GB18030') df1.tail()read...
encoding = 'utf-8' str类型,数据的编码,Python3默认编码为UTF-8,Python2默认编码为ASCII Pandas除了可以直接读取csv、excel、json、html等文件生成的DataFrame,也可以在列表、元组、字典等数据结构中创建DataFrame。 2 读取指定行和指定列 使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行,这样可以加快数据读取速度。读取原...
复制 for df in pd.read_hdf("store.h5", "df", chunksize=3): print(df) 请注意,chunksize 关键字适用于源行。因此,如果你正在进行一个查询,那么 chunksize 将把表中的总行数细分,并应用查询,返回一个可能大小不等的块的迭代器。 这里有一个生成查询并使用它创建相等大小返回块的方法。 代码语言:javasc...
GH-624 Added encoding='infer' to read_sas #644 GH - 624: Added dtype arg to read_sql #649 GH: 624 - Added dtype_backend to all read_* functions #655 Dr-Irvclosed this as completedin #655on Apr 25, 2023 Dr-Irvreopened this on Apr 25, 2023 18 remaining items Load more Stella...
从版本 1.2 更改:read_csv/json/sas通过文件进行迭代时返回上下文管理器。 指定iterator=True还将返回TextFileReader对象: In [229]: with pd.read_csv("tmp.csv", iterator=True) as reader:...: print(reader.get_chunk(5))...:0 1 2 30 -1.294524 0.413738 0.276662 -0.4720351 -0.013960 -0.362543 ...