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。在读取CSV文件时,有时候会遇到header/skiprows参数不起作用的情况。 header参数用于指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行作为列名。skiprows参数用于跳过指定的行数。 当header/skiprows参数不起作用时,可能是以下几个原因:
在上述示例中,read_csv_skip_unknown_rows函数会打开CSV文件并逐行读取,直到遇到非空行为止。通过统计空行的数量,确定了要跳过的行数。然后,使用pd.read_csv函数读取CSV文件时,将skiprows参数设置为计算得到的行数,以跳过空行。 这样,就可以在使用pandas.read_csv函数时跳过未知数量的空行了。
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, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_va...
# skiprpws忽略的行数importpandasaspd# 跳过前面2行df15 = pd.read_csv('data.csv', skiprows=2)print(df15)# nrows 需要读取的行数importpandasaspd# 读取前面2行df15 = pd.read_csv('data.csv', nrows=2)print(df15)# 文件尾部需要忽略的行数importpandasaspd# 忽略文件尾部3行df15 = pd.read_cs...
df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱']) print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果...
read_csv函数详解 首先,我们先看一下read_csv函数有哪些参数(pandas版本号为1.2.1): pd.read_csv( filepath_or_buffer: Union[str,pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, ...
分隔符。str类型，默认为","，read_table默人分隔符为"\t"，可以使用正则表达式，我遇到过这种 header 将行号用作列名，且是数据的开头。默认情况下，首行作为列名。如果指定数字，则代表着此数字的那一行作为列名。注意，如果设置了skip_blank_lines=True，此参数将忽略空行和注释行, 因此 header=0 表示第一行...
注意:如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行,所以header=0表示第一 行数据而不是文件的第一行。 # 默认系统会推断,如果指定列名会被忽略 pd.read_csv(data, header=0) # 第一行 pd.read_csv(data, header=None) # 没有表头 ...
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。
pandas.read_csv() 是最流行的数据分析框架 pandas 中的一个方法。我们日常使用的时候这个函数也是我们用的最多的,但是pandas.read_csv() 有很多输入参数,其中 filepath或buffer 参数是必不可少的,其余的都是可选的。所以我们一般也不会太关注,但是这些可选参数可以帮我们解决大问题。以下是read_csv完整的参数列...