dtype: Type name or dict of column -> type, optional 1 每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型 pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 指定字段的类型 pd.read_csv(data,...
如果文件值包含一列,则返回一个Series. pandas.read_csv 9.dtype : Type name or dict of column -> type, default None 每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} 10.skiprows : list-like or integer, default None 需要忽略的行数(从文件开始处算起),或需要跳过的行号列...
Specifying Column Data Types 可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型: data=pd.read_csv('diamonds.csv',dtype=object)data.head()out:caratcutcolorclaritydepthtablepricexyz00.23IdealESI261.5553263.953.982.4310.21PremiumESI159.8613263.893.842.3120.23GoodEVS156.9653274.054.072.3130.29PremiumIVS262.4583344.24.232.6340.3...
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 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv sep: str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参...
dtype: Type name or dict of column -> type, default None 每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} engine: {‘c’, ‘python’}, optional Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete. ...
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]], ...
pandas可以自动推断每个column的数据类型,以方便后续对数据的处理。还以上文中的数据为例,通过如下代码: import pandas as pd CSV_FILE_PATH ='./test.csv' df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH) print(df.head(5)) print('datatype of column hit is: '+ str(df['hit'].dtypes)) ...
read_csv()函数的简介 read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, ma...
其中，在数据读取阶段，应用pd.read_csv读取csv文件是常用的文件存储格式之一。今天，本文就来分享关于...
pd.read_csv( "pokemon.csv" , header = [ 1 , 2 ]) # make the passed column as index instead of 0, 1, 2, 3... pd.read_csv( "pokemon.csv" , index_col = 'Type' ) # uses passed cols only for data frame pd.read_csv( "pokemon.csv" , usecols = [ "Type" ]) #...