使用pandas读取CSV文件中的某几列,可以按照以下步骤进行操作: 导入pandas库: python import pandas as pd 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件: python df = pd.read_csv('filename.csv') 在read_csv函数中,使用usecols参数指定需要读取的列名或列索引: 使用列名指定: python selected_columns = ['column...
skiprows:用于跳过指定的行数。 usecols:用于选择要读取的列。 dtype:用于指定每列的数据类型。 na_values:用于指定要视为空值的标记。 parse_dates:用于将指定列解析为日期。 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 ...
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','d','e','f']#获取指定行列#第一种,列索引用数字表示#data_1 = df.iloc[[1,3],[0]]#data_2 = df.iloc[[1,3],0]#data_3 = df.iloc[[1,3],1:3]#data_4 ...
打开jupyter lab,键入pd.read_csv?并运行即可查看该API的常用参数注解,主要如下: 其中大部分参数相信大家都应该已经非常熟悉,本文来介绍2个参数的不一样用法。 给定一个模拟的csv文件,其中主要数据如下: 可以看到,这个csv文件主要有3列,列标题分别为year、month和day,但特殊之处在于其分隔符不是常规的comma,而是一...
Python panda先写入csv多列数据 pandas数据写入csv,pandas.read_csv()语法:读取csv/txt/tsv文件,返回一个DataFrame类型的对象。#在读取的时候,默认会将第一行记录当成标题。如果没有标题,我们可以指定header=None。#read_csv默认使用逗号作为分隔符,我们可以使用sep或
一、pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多。 import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 1. 2. 下面看一下pd.read_csv常用的参数: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None...
pandas.read_csv() 是最流行的数据分析框架 pandas 中的一个方法。我们日常使用的时候这个函数也是我们用的最多的,但是pandas.read_csv() 有很多输入参数,其中 filepath或buffer 参数是必不可少的,其余的都是可选的。所以我们一般也不会太关注,但是这些可选参数可以帮我们解决大问题。以下是read_csv完整的参数列...
07 使用部分列 如果只使用数据的部分列,可以用usecols来指定,这样可以加快加载速度并降低内存消耗。 代码语言:javascript 复制 # 支持类似列表的序列和可调用对象 # 读取部分列 pd.read_csv(data,usecols=[0,4,3])# 按索引只读取指定列,与顺序无关
1.获取数据内容。pandas.read_csv(“data.csv”)默认情况下,会把数据内容的第一行默认为字段名标题。 import pandas as pd# 读取数据df= pd.read_csv("../data/data.csv")print(df) 为了解决这个问题,我们添加“header=None”,告诉函数,我们读取的原始文件数据没有列索引。因此,read_csv为自动加上列索引。