importpandasaspd# 我们想要将'`email`'列作为DataFrame的索引df8 = pd.read_csv('data.csv', index_col='email')print(df8)# 或者,如果我们知道'email'列在第4列的位置,也可以这样指定df9 = pd.read_csv('data.csv', index_col=3)print(df9) usecols 读取指定的列 usecols读取指定的列,可以是列名或...
pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列,顺序无关 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是 df 的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']] # 以下用 callable 方式可以巧妙指定顺序, ...
df1 = pandas.read_csv('data.csv', sep=',') print(df1) df2 = pandas.read_csv('data.csv', delimiter=',') print(df2) header 用作列名的行号 header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名则设为None。 如下数据,没有header 张三,男,22,123@qq.com 李四,男,23,222@qq.com ...
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。 names: 列名列表,用于结果DataFrame。 index_col: 用作索引的...
pandas.read_csv是Python中一个常用的库,用于读取和处理CSV文件。在使用pandas.read_csv时,可能会遇到列名问题,下面是对这个问题的完善且全面的答案: 问题:使用pa...
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。
df = pd.read_csv('data_with_dates.csv', parse_dates=['date']) 自定义列名 使用header参数可以自定义列名,可以指定某一行作为列名,也可以自定义列名列表。 import pandas as pd # 使用第三行作为列名 df = pd.read_csv('data.csv', header=2) ...
语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...