str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.cs
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...
CSV(Comma-Separated Values)文件是一种简单的文件格式,用于存储表格数据,其中每个字段通常由逗号分隔。 CSV文件可以被大多数的电子表格软件和数据库软件以及多种编程语言读取。 2.1 常用参数 path:文件路径或文件对象。 sep:字段分隔符,默认为逗号,。 header:列名行的索引,默认为0。
na_values指定哪些值应视为缺失值(NaN)None skipfooter跳过文件结尾的指定行数0 encoding文件的编码格式(如utf-8,latin1等)None 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...
read_csv('data.csv', converters={'column1': int, 'column2': int}) 缺失值处理: Pandas提供了多种处理缺失值的方法。你可以使用na_values参数来指定应视为缺失值的额外字符串。例如,将任何包含“NaN”的单元格视为缺失值: data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NaN']) 限制数据行数: ...
CSV文件，全称为Comma-Separated Values（逗号分隔值），是一种在我们日常工作中常用的标准文件格式。这种格式不仅可以使用文本编辑器轻松打开，还能被Excel等表格处理软件完美兼容。每当你用文本编辑器打开一个CSV文件时，你会发现每一行数据都被英文逗号巧妙地分隔开，清晰易懂。在之前的文章中，我们探讨了使用Python自带...
na_values:该参数是一个列表,用于指定应被视为缺失值的值。默认情况下,pandas将NaN视为缺失值。 parse_dates:该参数是一个布尔值或列表,用于指示是否将特定列解析为日期类型。默认情况下,pandas不会解析日期。 dtype:该参数用于指定列的数据类型。默认情况下,pandas会根据CSV文件中的数据推断数据类型。 encoding:该...
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, true_values=None, false_...
pandas.read_csv分块读取大文件 最近,下载了一个csv结构的数据集,有1.2G。对该文件试图用pd.read_csv进行读取的时候,发现出现内存不足的情况 ,电脑内存不足,不能一次性的读取。此时我们就需要对csv文件进行分块读取。 在对数据进行分块读取之前,我们需要对pd.read_csv()中的参数进行一定的了解,pandas.read_...
na_values: 描述:将被识别为缺失值的附加字符串列表。 示例:na_values=['NA', 'Missing']。 chunksize: 描述:指定每次迭代读取的行数,返回一个迭代器。 示例:chunksize=1000。 这些参数使得read_csv函数非常灵活,可以根据具体的数据格式和需求进行调整。