Pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv是Pandas库中用于读取CSV文件的函数。在read_csv函数中,可以通过dtype参数指定列的数据类型。当dtype=object时,表示将...
pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv # 本地绝对路径: pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv') # 使用网址 url pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') # Amazon S...
Pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv()是Pandas提供的一个函数,用于从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。DataFrame是Pandas中最重要的数据结构,...
如果我们想对此进行修改,就可以使用dtype这个参数。dtype参数可以接收一个数据类型名,也可以接收列:类型构成的字典: 接收一个数据类型名,此时所有列都被设置成这个数据类型。例如下面的演示中,我们告诉read_csv函数,我们所有的数据列都是字符类型: df = pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv' ,dtype=str...
read_csv() read_csv() 表示从 CSV 文件中读取数据,并创建 DataFrame 对象。 import pandas as pd #需要注意文件的路径 df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv") print(df) 输出结果: ID Name Age City Salary 0 1 Jack 28 Beijing 22000 ...
可以传数据字符串,即CSV中的数据字符以字符串形式直接传入: 复制 from io import StringIOdata= ('col1,col2,col3\n''a,b,1\n''a,b,2\n''c,d,3')pd.read_csv(StringIO(data))pd.read_csv(StringIO(data),dtype=object) 1. 2.
data=pd.read_csv('diamonds.csv',converters={'carat':str})data.dtypesout:caratobjectcutobjectcolorobjectclarityobjectdepthfloat64tablefloat64priceint64xfloat64yfloat64zfloat64dtype:object data.carat.apply(type).value_counts()out:<class'str'> 53940Name:carat,dtype:int64 ...
read_csv('diamonds.csv',dtype={'carat': np.float64,'depth': np.float64,'table':np.float64}) data.dtypes out: carat float64 cut object color object clarity object depth float64 table float64 price int64 x float64 y float64 z float64 dtype: object pandas提供了多种方法来确保列仅包含...
如果要将panda.DataFrame或pandas.Series数据导出为csv文件或将其添加到现有的csv文件中,请使用to_csv()方法。由于分隔符可以更改,因此也可以将其另存为tsv文件。 将描述以下内容。 使用to_csv()方法导出并保存csv文件 仅导出特定列:参数columns 有/无标头,索引:参数header,index ...
CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式,被用户、商业和科学广泛应用。 本文以meal_order_info.csv为例说明。 语法 基本语法格式: pd.read_csv(filepath_or_buffer:Union[str,pathlib.Path,IO[~AnyStr]],sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix...