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...
读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) s...
在这个例子中,使用read_csv函数读取了一个名为example.csv的文件。通过参数header=0指定使用文件中的第一行作为列名,index_col=0指定使用文件中的第一列作为行索引,sep=','指定分隔符为逗号。读取后的数据被存储在DataFrame中,并通过print(df)打印出来。 可以根据实际需求调整参数,例如更改文件路径、选择不同的列名...
pd.read_csv(data,sep='|')# 制表符分隔tab pd.read_csv(data,sep="(?<!a)\|(?!1)",engine='python')# 使用正则表达式 pd.read_csv还提供了一个参数名为delimiter的定界符,这是一个备选分隔符,是sep的别名,效果和sep一样。如果指定该参数,则sep参数失效。 04 表头 header参数支持整型和由整型组成...
Pandas.read_csv函数读取数据文件时,指定参数( )(也就是为其赋值)可以实现数据的流读取,即不将数据一次性加载,而是以连续流的方式加载。A.chunksiz
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 ...
read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd # 使用分号作为分隔符读取CSV数据 df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', sep=';') 跳过行和指定列 ...
pandas.read_csv()语法: 1、使用pandas读取csv文件的全部数据: pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法: pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码']) 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法: ...
使用pandas做数据处理的第一步就是读取数据,数据源可以来自于各种地方,csv文件便是其中之一。而读取csv文件,pandas也提供了非常强力的支持,参数有四五十个。 read_csv中的参数 基本参数 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...