在使用 pandas 读取 CSV 文件时,可以通过多种方式指定读取的行数或跳过的行数。以下是几种常见的方法: 使用nrows 参数: nrows 参数允许你指定要读取的行数。这在你只需要处理文件的前几行时非常有用。 python import pandas as pd # 读取文件的前10行 df = pd.read_csv('filename.csv', nrows=10) 使...
cols_data_4 = df.loc[:,'a':'d'] # 指定连续列,用列名 cols_data_5 = df.iloc[:,0:4] # 指定连续列,用数字 1. 2. 5、取指定行和列 import pandas as pd df = pd.read_csv('./IP2LOCATION.csv',encoding= 'utf-8',header=None) # print(type(df)) df.columns = ['a','b','c...
指定行数用来作为列名,数据开始行数。如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将...
使用pandas读取csv文件指定的前几行 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 ,name_...
1.关于这个读取csv文件到指定行,目前想了两个方法。 1.直接with open 文件 一行一行读,读到我们所需要的行返回。但是如果这个文件又需要用pandas处理,就会显得很麻烦,造成二次打开。如果只是单纯读取某一个文件的话,不需要进行数据集的处理,可以使用这种方式,因为是直接打开文件读。
5、取指定行和列 importpandas 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...
read_csv('data.csv', converters={'column1': int, 'column2': int}) 缺失值处理: Pandas提供了多种处理缺失值的方法。你可以使用na_values参数来指定应视为缺失值的额外字符串。例如,将任何包含“NaN”的单元格视为缺失值: data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NaN']) 限制数据行数: ...
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 王五,女,24,233@qq.com ...
下面是几种处理大型CSV文件的方法：使用 nrows 参数read_csv函数的 nrows参数可以指定每次读取文件的行数。这样可以分块读取文件，减少内存压力。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...
5、取指定行和列 importpandas 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...