pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_val...
df1=pd.read_excel(done_io,sheet_name='欧宝',usecols=["Brand","Name","New_price"]) df1.head() dtype # 指定待读取列数据的类型,支持类型:dict\default None 将字段<Sec_price>从float改为int类型: df1=pd.read_excel(done_io,sheet_name='欧宝',dtype={"Sec_price":"int"}) df1.head() p...
1.文本文件的读取 read_table函数介绍 函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,converters=None,skiprows=None, skipfooter=None,nrows=None,na_values=None,skip_blank_lines=True,parse_dates=False,thousands=None,comment=None...
2、使用read_csv函数来读取csv、tsv、txt文件: 格式:pandas.read_csv(数据文件名, sep=’,’, header=’infer’, names=None, index_col=None,dtype=None, engine=None, nrows=None) 3、read_table和read_csv常用参数及其说明: 补充理解: (1)read_table和read_csv函数中的sep参数是指定文本的分隔符的,如...
dtype:读取数据时,可以为原数据集的每个字段设置不同的数据类型; converters:通过字典格式,为数据集中的某些字段设置转换函数 skiprows:数据读取时,指定需要跳过原数据集开头的行数; skipfooter:数据读取时,指定需要跳过原数据集末尾的行数; nrows:指定读取数据的行数; ...
dtype:每列数据类型。如:{'a': np.flat64, 'b': np.int32}。 skipinitialspace:忽略分隔符后的空白(默认False,即不忽略)。 skiprows:类字典或整数,要跳过的行或行数,默认为空。 nrows:整数型,要读取的前记录总数,选填,默认为空,常用来在大型数据集下做初步探索之用。
dtype:读取数据时,可以为原数据集的每个字段设置不同的数据类型; converters:通过字典格式,为数据集中的某些字段设置转换函数 skiprows:数据读取时,指定需要跳过原数据集开头的行数; skipfooter:数据读取时,指定需要跳过原数据集末尾的行数; nrows:指定读取数据的行数; ...
df_2 = pd.read_sql(sql_cmd_2, conn, parse_dates="date_columns") df_2.info output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 number 3 non-null int64...
开发者ID:EichlerLab,项目名称:smrtsv2,代码行数:18,代码来源:GetReadDepthDiff.py 示例4: _read_dataframe ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import pandas [as 别名]# 或者: from pandas importread_table[as 别名]def_read_dataframe(filename):""" Reads the original dataset TSV as a pandas dataframe ...
3、因此这种文件类型是最常见的数据源,它易于转录和解释。pandas的下列函数专门用来处理 这种文件类型:read_csv、read_table、to_csv。 常用数据的读取 1importpandas as pd23csvframe = pd.read_csv('pandas_data_test\myCSV_01.csv')4print(csvframe,"\n---*---")5csvframe1 = pd.read_table('pandas...