df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','d','e','f']#获取行数#index_num = df.index#print(index_num)#取出某一行#row_data_1 = df.iloc[0]#row_data_2 = df.iloc[[0]]#取出连续的行#row_data_3 = ...
df= pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding='utf-8',header=None)#print(type(df))df.columns = ['a','b','c','d','e','f']#获取行数#index_num = df.index#print(index_num)#取出某一行#row_data_1 = df.iloc[0]#row_data_2 = df.iloc[[0]]#取出连续的行#row_data_3 = ...
import pandas as pd df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8',header=None) # print(type(df)) df.columns = ['a','b','c','d','e','f'] # 获取行数 # index_num = df.index # print(index_num) # 取出某一行 # row_data_1 = df.iloc[0] # row_data_2 =...
>>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv') >>>df id name sex height time 0 1 张三 F 170.0 2020-02-25 1 2 李四 M NaN 2020-02-04 2 3 王五 F 168.0 2020-02-03 这个str对象还可以是一个url,如http、ftp等。 df = pd.read_csv('https://xxx.csv') 可以是一个path...
df11 = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name', 'sex']) print(df11) skiprows 、nrows 和skipfooter skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起) skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。
Pandas 的read_csv(~)方法读取文件,并将其内容解析为 DataFrame。 这头猛犸象有 40 多个参数,但只需要一个。 参数 1.filepath_or_buffer|string或path object或file-like object 您要读取的文件的路径。 2.sep|string|optional 分隔数据的分隔符。如果设置为None,并且您正在使用 Python 解析引擎(请参阅下面的...
import pandas as pdnrows = 10000# 每次读取的行数df = pd.read_csv('large_file.csv', nrows=nrows):我们可以使用 info 函数来查看使用了多少内存。df.info()输出：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:3 entries, to 2Data columns (total 2 columns):# Column Non-Null Count ...
用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的,然而我们有时候并不需要全部的数据,我们需要的可能仅仅是前面的几行。这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现。 例如有data.csv文件,文件的内容如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ...
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。
# 4. 跳过不必要的行 rows_to_skip=[1,2,5,10]# 以零为索引的行号 df=pd.read_csv('your_large_file.csv', skiprows=rows_to_skip) # 5. 使用合适的解析器 # 如果你的CSV文件是用分隔符而不是逗号分隔的,可以通过设置delimiter参数来指定分隔符 ...