mangle_dupe_cols默认为True,表示自动在重复的列名后面添加一个整数以避免冲突。 列名的编码问题:如果CSV文件的列名包含非ASCII字符或特殊字符,可以通过设置encoding参数来指定文件的编码格式,例如encoding='utf-8'。 综上所述,pandas.read_csv的列名问题可以通过设置header、names、skiprows、mangle_dupe_cols和encoding等...
pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", true_values=["对"], false_values=["错"]) pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错"]) pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错", "对"]) 这里的替换规则为,只有当某一列的数据类别全部出现在true_values + false...
pd.read_csv(data,usecols=['列1','列5'])# 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是df的筛选功能 pd.read_csv(data,usecols=['列1','列5'])[['列5','列1']]# 以下用callable方式可以巧妙指定顺序,in后面的是我们要的顺序 pd.read_csv(data,usecols=lambda x:x.upper()in['COL3','COL1'...
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, usecols=["name","address"]) 同index_col 一样,除了指定列名,也可以通过索引来选择想要的列,比如:usecols=[1, 2] 也会选择 "name" 和 "address" 两列,因为 "name" 这一列对应的索引是 1、"address" 对应的索引是 2。
我有一个 csv 文件,其中包含一些带有列名的数据: “期间” _“IASbrut” _“IASlissé” _“IncidenceSentinelles” 我对第三个 _“IASlissé” 有疑问,它被 pd.read_csv() 方法误解并返回为 �。 那个角色是什么? 因为它...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer,* ,sep=_NoDefault.no_default ,delimiter=None -- 指定分隔符 ,header='infer' --指定表头 ,names=_NoDefault.no_default -- 定义列名 ,index_col=None -- 定义索引列 ,usecols=None -- 读取数据中的部分列:usecols=['id','age'] ...
df = pd.read_csv('D:\数据源字段列表.csv', engine='python', encoding='utf-8') 重新运行不会报错,但是出现一个bug,导入的数据永远只有一列! print(df.columns)查看列名,只有1列,与原数据表不相符。 print(df.columns)输出结果 在网上搜了很久都没找到解决方法。偶然想到可能跟文件名中包含中文字符有关...
df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv', header=0) 1. 2. 3. 4. 5. 2. csv文件有列标题,但是想自己换成别的列标题 2.1和2.2效果都是一样的,读取文件,并且改列名 2.1 在读数之后自定义标题 df_example = pd.read_csv('Pandas_example_read.csv') df_example.columns = ['A','B...
Pandas的read_csv的参数 pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=...