# 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://127.0.0.1:8000/...
pd.read_csv(data, na_values='?') # 空值为 NaN pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=[""]) # 字符 NA 字符 0 会被认为 NaN pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"]) # Nope 会被认为 NaN pd.read_csv(data, na_values=["Nope"]) # a...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)# 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 2) names 没有被赋值,header 被赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1)# 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 3) names 被赋值,h...
pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", true_values=["对"], false_values=["错"]) pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错"]) pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错", "对"]) 这里的替换规则为,只有当某一列的数据类别全部出现在true_values + false...
张六,男,22,123@qq.com# 读取示例df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None)print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None,names=['姓名','性别','年龄...
read_csv 参数详解 pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数: filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
在pandas中，可以使用 read_csv()函数读取CSV文件，以及使用 to_csv()函数将DataFrame数据写入CSV文件。下面是对这两个函数的详细介绍和示例用法：读取CSV文件：read_csv()read_csv()函数用于从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', ...
read_csv函数是Pandas库中用于从CSV文件中读取数据的函数。下面是一些read_csv函数常用的参数及其详细解释: filepath_or_buffer: 描述:文件路径或者类文件对象(StringIO或者BytesIO)。 示例:'file.csv'。 sep: 描述:字段之间的分隔符,默认为逗号(',')。
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: # 读取字符串路径import pandasfrompathlib import Path# 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...