pd.read_csv(data, sep='\t') # 制表符分隔 tab pd.read_table(data) # read_table 默认是制表符分隔 tab pd.read_csv(data, sep='|') # 制表符分隔 tab pd.read_csv(data,sep="(?<!a)\|(?!1)", engine='python') # 使用正则 1 2 3 4 5 2.3 delimiter(分隔符) delimiter: str, def...
pd.read_table(data) # read_table 默认是制表符分隔 tab pd.read_csv(data, sep='|') # 制表符分隔 tab pd.read_csv(data,sep="(?<!a)\|(?!1)", engine='python') # 使用正则 分隔符 delimiter str, default None 定界符,备选分隔符,sep 的别名,效果和它一样。如果指定该参数,则sep参数失效。
sep: 字段分隔符,默认为, sep 字段分隔符,默认为, delimiter(同sep,分隔符) 示例如下: df1 = pandas.read_csv('data.csv', sep=',') print(df1) df2 = pandas.read_csv('data.csv', delimiter=',') print(df2) header 用作列名的行号 header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名...
pd.read_csv(data,sep='\t')# 制表符分隔tab pd.read_table(data)# read_table 默认是制表符分隔tab pd.read_csv(data,sep='|')# 制表符分隔tab pd.read_csv(data,sep="(?<!a)\|(?!1)",engine='python')# 使用正则表达式 pd.read_csv还提供了一个参数名为delimiter的定界符,这是一个备选分隔...
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。 读Excel 文件等方法会有很多相同的参数,用法基本一致。 语法 它的语法如下: pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], ...
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。
当输入pd.read_csv()，却不知道里面包含哪些参数时，可以在括号（）里使用电脑快捷键Shift+Tab键，就...
一些read_csv()里的函数参数: path # 表明文件系统位置的字符串、URL或文件型对象 sep/delimiter # 用于分割每行字段的字符序列或正则表达式header # 用作列名的行号,默认是0(第一行),如果没有列名的话,应该为None index_col # 用作结果中行索引的列号或列名,可以是一个单一的名称/数字,也可以是一个分层索...
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。
文件中的\t实际上是一个反斜杠，后面跟着一个t。它不是一个tab。你必须在sep参数上使用一些转义字符...