本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.csv。 想传入一个路径对象,pandas 接受任何 Path 类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或 StringIO。 示例如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 读取字符串路径 import pandas from pathlib import ...
类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或StringIO。 示例如下: # 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(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...
# 读取CSV文件,指定列名、将第一列作为索引、指定分隔符为逗号 df=pd.read_csv('example.csv', header=0, index_col=0, sep=',') # 打印读取的DataFrame print(df) 在这个例子中,使用read_csv函数读取了一个名为example.csv的文件。通过参数header=0指定使用文件中的第一行作为列名,index_col=0指定使用...
以下是read_csv完整的参数列表：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None,...
4、dtype 在读取数据时可以直接定义某些列的 dtype。我们将name定义为string。 5、parse_dates 如果数据包含日期列,还可以在读取时使用 parse_dates 定义日期列。Pandas 将自动从指定的“日期”列推断日期格式。 我们将date传入parse_dates , pandas 自动会将“date”列推断为日期 dtype。
类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或StringIO。 示例如下: # 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...
类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或 StringIO。 示例如下: # 读取字符串路径 import pandas from pathlib import Path # 1.相对路径,或文件绝对路径 df1 = pandas.read_csv('data.csv') print(df1)
类文件对象是指具有 read() 方法的对象,例如文件句柄(例如通过内置 open 函数)或StringIO。 示例如下: # 读取字符串路径 import pandas from pathlib import Path # 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Path ...
read_csv() 是从 CSV 文件中读取数据的主要方法,将数据加载为一个 DataFrame。 importpandasaspd# 读取 CSV 文件,并自定义列名和分隔符df=pd.read_csv('data.csv',sep=';',header=0,names=['A','B','C'],dtype={'A':int,'B':float})print(df) ...