df=pd.read_csv('data.csv',usecols=['Name','Occupation']) 3.3 处理缺失的数据 CSV文件中可能包含缺失数据,pandas.read_csv()提供了参数来处理这种情况: 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_csv('data_with_missing.csv',header=None)df=df.replace('',pd.NA)# 将空字符串替换为NAdf=df.dropna()#...
# 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/...
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: ...
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...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
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。
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('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 ...
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', ...
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...