int类型值,序列,FALSE(默认 None) 将真实的某列当做index(列的数目,甚至列名) 例子: obj_2=pd.read_csv('ceshi.csv',index_col=0)printobj_2 c1 c2 c3 a 0 5 10 b 1 6 11 c 2 7 12 d 3 8 13 e 4 9 14 obj_2=pd.read_csv('ceshi.csv',index_col=[0,2])printobj_2 c1 c3 c2 ...
read_csv函数的第一个参数是filepath_or_buffer,从参数名我们很容易理解参数的含义。很显然,这个参数用来指定数据的路径的。从官方文档中我们知道这个参数可以是一个str对象、path对象或者类文件对象。 如果是一个str对象,这个str对象必须是一个有效的文件路径: >>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\dat...
1、read_csv()默认以第一行数据作为标题 2、调用dataframe的head()方法可以返回所有行数据,若传入一个n,则返回前n行数据。默认n=5 也可以使用nrows参数截取,并且是在跳行的基础上 3、若不希望第一行作为标题,或者在read_csv()中添加参数header=None 4、自定义列名(标题) 在read_csv()中传入参数names 5、跳...
pandas.read_csv的返回值 该函数返回一个表格型的数据结构,有行索引和列索引。 用printf可以将返回值内容全部输出。 除了最左边的列,其余的列均是从csv文档里读取。
iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 ‘gzip’ 或‘xz’ filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径...
pd.read_csv("pokemon.csv",usecols=["Type"]) # 如果只有一列,则返回熊猫系列 pd.read_csv("pokemon.csv",usecols=["Type"],squeeze=True) # 跳过新系列中传递的行 pd.read_csv("pokemon.csv",skiprows=[1,2,3,4]) 1. 2. 3. 4.
read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件,返回的是一个可迭代的对象TextFileReader,IO Tools举例如下: In [138]: reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4) In [139]: reader Out[139]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x120d2f290> ...
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',skipinitialspace=True) 没啥区别: 17. skiprows 接受类型:{list-like,int或callable,可选} 指定文件开头要跳过的行号(0初始索引)或要跳过的行数(int)。 如果可调用,将根据行索引计算可调用函数,如果应跳过该行,则返回True,否则返回False。有效的可调用参数的一个示例是...
从字典中转换数据类型时,Pandas中的read_csv 使用read_csv时,Pandas会截断列宽 pandas read_csv将列转换为整数类型 pandas递归read_csv,同时向每个添加列 Pandas read_csv dtype指定除一列之外的所有列 Pandas -带条件的read_csv 使用pandas read_csv时仅返回一列 Pandas read_csv -不可打印字符(列不可识别) Pa...
注意:如果列或索引包含不可解析的日期,则整个列或索引将作为对象数据类型原样返回。 对于非标准日期时间解析,请在pd.read_csv之后使用to_datetime()。 注意:read_csv具有用于解析iso8601格式的日期时间字符串的fast_path,例如“ 2000-01-01T00:01:02 + 00:00”和类似的变体。 如果可以安排数据以这种格式存储日期...