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_01,coment_01,,, 2,name_02,coment_02,,, 3,name_03,coment_03,,, 4,name_04,coment_04,,, 5,name_05,coment_05,,, 6,name_06,coment_...
import pandas as pd # 读取全部文件内容 print(pd.read_csv(r"D:\mycode\用pandas\data\dataAnalyst_sql.csv", encoding="gbk", names=list("abcdefg"))) print("1,---") # 查看数据类型 print(pd.read_csv(r"D:\mycode\用pandas\data\dataAnalyst_sql.csv", encoding="gbk").info()) print("...
#方法五 #读取文件时,通过parse_dates=['日期'],将日期转化为datetime类型,相当于 pd.to_datetime。同时可以使用index_col将那一列作为的行索引,相当有set_index。 df2 = pd.read_csv('./TianQi.csv',parse_dates=['日期']) df2['年'] = df2['日期'].dt.year df2['月'] = df2['日期'].dt.mon...
print('用read_csv读取无标题行的csv文件:', df) df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', names=['a', 'b', 'c', 'd', 'message']) print('用read_csv读取自定义标题行的csv文件:', df) names=['a', 'b', 'c', 'd', 'message'] ...
从pandas的read_csv函数中获取值或行,您可以使用以下步骤: 首先,导入pandas库并将其命名为pd:import pandas as pd 使用read_csv函数读取CSV文件,并将其存储在一个DataFrame中:df = pd.read_csv('文件路径')。请确保提供正确的文件路径。 获取特定列的值: 如果您知道列的名称,可以使用列名称作为索引:column_...
>>>df2=pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data2.csv',header=[0,1])>>>df2aba1a2b1b201221 需要注意的是,如果指定了参数skip_blank_lines=True,会忽略数据前面的注释行和空行,也就是说,如果文件中数据前面存在空行和注释行,header=0表示从数据的第一行读取列名,而非从文件的第一行读取列名。如果skip...
df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=0, names=['col1', 'col2', 'col3']) 查看数据 使用Pandas 读取 CSV 文件后,可以通过以下方法快速查看数据: 查看前几行数据: df.head() # 默认显示前5行 查看数据的基本信息: df.info() 示例 假设我们有一个名为 data.csv 的CSV 文件,包含以...
对于这种情况,read_csv()函数提供了一个参数:skiprows,用于指定跳过csv文件的头部的前几行。在这里,我们跳过1行即可。 importpandasaspd CSV_FILE_PATH='./test.csv'df=pd.read_csv(CSV_FILE_PATH,skiprows=1)print(df.head(5)) 得到的结果如下所示:...
df =pd.read_csv(#该参数为数据在电脑中的路径,可以不填写filepath_or_buffer='/Users/Weidu/Desktop/sz000002.csv',#该参数代表数据的分隔符,csv文件默认是逗号。其他常见的是'\t'sep=',',#该参数代表跳过数据文件的的第1行不读入skiprows=1,#nrows,只读取前n行数据,若不指定,读入全部的数据nrows=15,#...