pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv')# 使用URLpd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') 需要注意的是,Mac中和Windows中路径的写法不一样,上例是Mac中的写法,Windows中的相对路径和绝对路径需要分别换成类似'data\data.csv'和'E: \data\data.csv'的形式。另外,...
df2 = pandas.read_csv(file_path)print(df2) 读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp...
首先,我们需要导入pandas库,然后使用read_csv方法读取CSV文件。dtype参数是一个字典,它的键是列名,值是对应列的数据类型。例如,如果我们知道第一列是整数,第二列是字符串,第三列是浮点数,我们可以这样指定: import pandas as pd # 读取CSV文件,指定数据类型 df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'col1':...
filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str] 可以接收3种类型,文件路径,读取文件的bytes, 读取文件的str 可以接受任何有效的字符串路径。 该字符串可以是 URL。 有效的 URL 方案包括 http、ftp、s3、gs 和 file。 对于文件 URL,需要主机。 本地文件可以是: file://localhost...
pd.read_csv()从 CSV 文件读取数据并加载为 DataFramefilepath_or_buffer(路径或文件对象),sep(分隔符),header(行标题),names(自定义列名),dtype(数据类型),index_col(索引列) DataFrame.to_csv()将 DataFrame 写入到 CSV 文件path_or_buffer(目标路径或文件对象),sep(分隔符),index(是否写入索引),columns(...
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('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 = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 指定列名: 如果CSV文件的第一行包含列名,则它们将被自动识别并用作DataFrame的列标签。如果你需要指定自己的列名,可以使用header...
使用 `pd.read_csv()` 函数来读取 CSV 文件。你可以提供相对路径或绝对路径给文件名参数。# 读取CSV文件并创建DataFrame对象 df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')3. 查看数据的基本信息 读取文件后，可以使用多种方法查看数据的基本信息，例如前几行数据、数据类型等。print(df.head()) # 查看...
df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱']) print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果...
使用pandas 读取 csv 时设置列类型 社区维基1 发布于 2023-01-04 新手上路,请多包涵 尝试使用以下格式将 csv 文件读入 pandas 数据框 dp = pd.read_csv('products.csv', header = 0, dtype = {'name': str,'review': str, 'rating': int,'word_count': dict}, engine = 'c') print dp.shape ...