df = read_csv_skip_unknown_rows(file_path) 在上述示例中,read_csv_skip_unknown_rows函数会打开CSV文件并逐行读取,直到遇到非空行为止。通过统计空行的数量,确定了要跳过的行数。然后,使用pd.read_csv函数读取CSV文件时,将skiprows参数设置为计算得到的行数,以跳过空行。 这样,就可以在使用pandas.re...
pandas.read_csv函数是Python中pandas库中用于读取CSV文件的函数之一。它可以从CSV文件中加载数据到DataFrame对象中,从而方便地进行数据分析和处理。 对于跳过行,直到找到特定字符串,我们可以使用pandas.read_csv函数的一些参数来实现: skiprows参数:该参数可以指定要跳过的行数。可以传入一个整数值来表示要跳过的...
2.24 skip_blank_lines(跳过空行) skip_blank_lines: bool, default True 1 如果为True,则跳过空行;否则记为NaN。 # 不跳过空行 pd.read_csv(data, skip_blank_lines=False) 1 2 2.25 parse_dates(日期时间解析) parse_dates: bool or list of int or names or list of lists or dict, default False ...
pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,convert...
>>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' # 设置为False,会把空行读入,但是设置为缺失值。 ,skip_blank_lines=False ) >>>df id name sex height time 0 1.0 张三 F 170.0 2020-02-25 1 2.0 李四 M NaN 2020-02-04
读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 参数: filepath_or_buffer: str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中...
pd.read_csv(data, header=[0,1,3]) # 多层索引 MultiIndex 注意:如果 skip_blank_lines=True,header 参数将忽略空行和注释行, 因此 header=0 表示第一行数据而非文件的第一行. 列名names 如果文件不包含列名,那么应该设置 header=None,列名列表中不允许有重复值。
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer: str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) ...
df=pd.read_csv('1.csv',header=None) image.png 这种方式对于没有表头的数据适应 1.1.5有表头读取 如果表头有空行可以使用Index来跳过空行 df = pd.read_csv('1.csv',header=1) df.head() 1.1.6跳行读取 df = pd.read_csv('1.csv',skiprows=1) ...