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...
header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名则设为None。 如下数据,没有header 张三,男,22,123@qq.com 李四,男,23,222@qq.com 王五,女,24,233@qq.com 张六,男,22,123@qq.com # 读取示例 df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None) print(df6) names自定义列名 names自...
张六,男,22,123@qq.com# 读取示例df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None)print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None, names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) index_col 用作行索引...
读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 代码语言:javascript 复制 df3=pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv')print(df3) 也可以是一个文件对象 代码语言:javascript 复制 withopen('data.csv',encoding='utf8')asfp:df4=pan...
read_csv函数是Pandas库中用于从CSV文件中读取数据的函数。下面是一些read_csv函数常用的参数及其详细解释: filepath_or_buffer: 描述:文件路径或者类文件对象(StringIO或者BytesIO)。 示例:'file.csv'。 sep: 描述:字段之间的分隔符,默认为逗号(',')。
更多的read_csv()参数 除了io参数之外,read_csv()函数还有许多其他参数,用于控制数据的读取和解析过程。 以下是一些常用的参数: sep:用于指定字段之间的分隔符,默认为逗号。 header:用于指定哪一行作为列名,默认为第一行。 skiprows:用于跳过指定的行数。
df = pd.read_csv('data.csv', header=2) # 自定义列名 custom_columns= ['ID', 'Name', 'Age'] 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 ...
Pandas 的read_csv(~)方法读取文件,并将其内容解析为 DataFrame。 这头猛犸象有 40 多个参数,但只需要一个。 参数 1.filepath_or_buffer|string或path object或file-like object 您要读取的文件的路径。 2.sep|string|optional 分隔数据的分隔符。如果设置为None,并且您正在使用 Python 解析引擎(请参阅下面的...
pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数: filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
read_table(filepath_or_buffer, sep='\t', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, **kwds) 1. 参数: 与read_csv完全相同。其实read_csv是read_table中分隔符为逗号的一个特例。 示例数据内容如下: import pandas as pd ...