df10 = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0, 1]) print(df10) # 2.指定列的名称 df11 = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name', 'sex']) print(df11) dtype 指定每列的数据类型 dtype参数在pandas.read_csv函数中用于指定列的数据类型。当你知道某些列的数据类型时,可以使用dtype参数来提高...
df= pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)df["id"] =df["id"] * 3df 比如这里的id,默认解析的是整型,如果我们希望它是个字符串呢? df= pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})df["id"] =df["id"] * 3df 我们看到id变成了字符串类型。 engine p...
# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_path=Path(__file__).parent.joinpath('data.csv')df2=pandas.read_csv(file_path)print(df2)# 读取url地址df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/...
语义差异在于 dtype 允许您指定如何处理值,例如,作为数字或字符串类型。 Converters 允许您解析输入数据以使用转换函数将其转换为所需的数据类型,例如,将字符串值解析为日期时间或其他所需的数据类型。 在这里我们看到 pandas 试图嗅探类型: In [2]: df = pd.read_csv(io.StringIO(t)) t="""int,float,date...
dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。 encoding: 文件编码(如’utf-8’,'latin-1’等)。
df = pd.read_csv('data.csv', names=custom_columns) 指定数据类型 如果需要为某些列指定特定的数据类型,可以使用dtype参数。 import pandas as pd # 指定"ID"列为整数类型,"Age"列为浮点数类型 dtype_mapping = {'ID': int, 'Age': float} ...
df=pd.read_csv('data.tsv',sep='\t') 3.2 指定列名和数据类型 指定列名和列的数据类型: 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_csv('data.csv',names=['Name','Age','Occupation'],dtype={'Age':int}) 忽略列,只读取特定的列: 代码语言:javascript ...
在使用 Pandas 进行数据分析和处理时,read_csv 是一个非常常用的函数,用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换成 DataFrame 对象。read_csv 函数具有多个参数,可以根据不同的需求进行灵活的配置。本文将详细介绍 read_csv 函数的各个参数及其用法,帮助大家更好地理解和利用
pandas.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=False, skiprows=None...
这里我介绍一个我用过的解决方案。 Pandas 的read_csv有一个名为converters的参数,它覆盖了dtype,所以你可以利用这个特性。 示例代码如下:假设我们的data.csv文件包含所有 float64 列,除了A和B列-。您可以使用以下方式阅读此文件: df = pd.read_csv('data.csv',dtype= 'float64',converters= {'A':str, '...