Pandas是一个Python数据处理库,其中的read_csv函数用于从CSV文件中读取数据。在read_csv函数中,可以通过参数dtype来指定除了一列之外的所有列的数据类型。 具体而言,dtype参数可以接受以下几种形式的输入: 字典形式:可以通过将列名作为键,数据类型作为值,来指定各列的数据类型。例如,dtype={'col1': int, 'col...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,** dtype=None**,** engi...
parse_dates: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False boolean. True -> 解析索引 list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 dict, ...
parse_dates: boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False boolean. True -> 解析索引 list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 dict, ...
pandas read_sql 1.应用 2.API 参数 描述 sql string或SQLAlchemy,要执行的查询命令 con 连接引擎 index_col string或list,可选,默认无。将指定列作为pandas的索引列 coerce_float boolean,默认True。尝试将非字符串,非数字对象转换为浮点 params list,tuple或dict,默认None。向sql语句中传递参数 parse_da......
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. ...
dtype csv文件中的各个列数据是纯字符,本身并没有什么数据类型。但是read_csv将其读入DataFrame时,会推断各个列的数据类型。我们先看一下,我们的数据默认读成了什么数据类型: >>>df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' ) >>>df
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',skip_blank_lines=False) bool:如果为True则分析索引。 ist of int or names:例如:如果[1、2、3]则尝试将列1、2、3分别解析为单独的日期列。 list of lists.例如:如果为[[1,3]]则组合第1列和第3列,并解析为单个日期列。
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, 'B': str}...
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...