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...
# 读取CSV文件,指定列名、将第一列作为索引、指定分隔符为逗号 df=pd.read_csv('example.csv', header=0, index_col=0, sep=',') # 打印读取的DataFrame print(df) 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...
pandas.read_csv 参数超级详解及示例 一、主要参数列表及详细解释 filepath_or_buffer: 解释:文件路径或对象,即要读取的 CSV 文件的路径或文件对象。 用途:指定数据源。 sep: 解释:字段分隔符,默认为 ','。 用途:指定 CSV 文件中用于分隔字段的字符。 delimiter: 解释:别名 sep,二者功能相同。 header: ...
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 ...
pandas.read_csv 1.filepath_or_buffer:设置需要访问的文件的有效路径. 2.sep:str, default ','. 指定读取文件的分隔符.支持自定义分隔符. 3.delimiter:str, default None 定界符.备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:str, default None ...
read_csv('diamonds.csv',dtype={'cut':dtype}) data.dtypes out: carat float64 cut category color object clarity object depth float64 table float64 price int64 x float64 y float64 z float64 dtype: object 使用dtype = CategoricalDtype时,dtype.categories之外的“意外”值将被视为缺失值。 from...
read_csv函数详解 首先,我们先看一下read_csv函数有哪些参数(pandas版本号为1.2.1): pd.read_csv(filepath_or_buffer:Union[str,pathlib.Path,IO[~AnyStr]],sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,eng...
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',keep_default_na=False) 22. na_filter 接受类型:{bool, default True} 检测缺失的值标记(空字符串和na_values的值)。在没有任何NAs的数据中,传递na_filter=False可以提高读取大型文件的性能。 这个参数用于调优,由于存储数据很多都存在空值,所以默认为True合适。