pd.read_csv(StringIO(data), converters={'x': foo, 'y': lambda x: x*3}) # 输出: x y 0 as 111 1 bs 222 # 使用列索引 pd.read_csv(StringIO(data), converters={0: foo, 1: lambda x: x*3}) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 2.14 true_values(真值转换) true_values...
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...
pandas.read_csv接口不仅可以读取如x.csv和x.txt格式的文件,也可对字符串数据进行读入 实现 利用StringIO将字符串转IO流,昨晚read_csv参数读取 import pandas as pd from io import StringIO import requests url = 'http://quotes.money.163.com/service/lrb_600000.html' str_res = requests.get(url).cont...
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(',')。 示例:sep='\\t'表示使用制表符分隔。 delimiter: 描述:...
import pandas as pd from io import StringIO data = data = ('col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3') d = pd.read_csv(StringIO(data)) # usecols 过滤列,筛选将要使用的列 使用此参数可以大大加快解析时间并降低内存使用量。 d = pd.read_csv(String... ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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=Non...
read_csv(StringIO(data), true_values=['Yes'], false_values=['No']) 假值转换 false_values 同上边的 true_values 忽略分隔符后空白 skipinitialspace 忽略分隔符后的空白(默认为False,即不忽略)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # boolean, default False data = 'a, b, c\...
一般来说会用在以及read_csv转换为DataFrame之后,处理datetime之后写函数,但是有了这个参数前期写完自定义函数之后就可以直接处理带时间的参数的值了。 from io import StringIOfrom datetime import datetimedef dele_date(dateframe):for x in dateframe:x=pd.to_datetime(x,format='%Y/%m/%d %H:%M')x.strftim...
读取nba.csv 文件数据: 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('nba.csv') print(df.to_string()) to_string()用于返回 DataFrame 类型的数据,如果不使用该函数,则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行,中间部分以...代替。 实例 importpandasaspd ...
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...