df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', sep=';') 跳过行和指定列 可以使用skiprows参数来跳过文件的一些行,以及使用usecols参数选择要读取的列。 import pandas as pd # 跳过前两行并只读取第一列和第三列数据 df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 1], usecols=[0, 2]) 处理缺失值 使...
指定只读取文件中的某一列数据.例如:只读取前四列,usecols = [0,1,2,3]) 8.squeeze:boolean, default False 如果文件值包含一列,则返回一个Series. pandas.read_csv 9.dtype :Type name or dict of column -> type, default None 每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int...
常用的用法为:pandas.read_csv(‘file_name.csv’, usecols = [0,1,2,3]) 读取0,1,2,3也就是前四列,中间的数可以任意指定
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
python dataframe只读csv的表头 pandas只读取excel前几行,pandas读取Excel的第一种方法方法一:默认读取第一个表单importpandasprint("\n方法一:")xls_data=pd.read_excel('ceshi.xlsx',index_col='序列')#index_col分行编号这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单pri
#第1列数据将会以数组形式存储 1. 2. 行 参考2’3 pd.read_csv(..., nrows=10) row_0to10 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=None, nrows=10) # 只读取前10行 1. 2. pd.read_csv(...,skiprows=9, nrows=5) row_10to15 = pd.read_csv(..., skiprows=9, nrows=5) ...
read_csv(..., skiprows=1000000, nrows=999999) nrows : int, default None Number of rows of file to read. Useful for reading pieces of large files* skiprows : list-like or integer Row numbers to skip (0-indexed) or number of rows to skip (int) at the start of the file ...
import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 这里我们把读取的数据保存为一个 DataFrame 对象 df。如果文件中有列名,Pandas 会自动以列名作为 DataFrame 的列名。 跳过少数列 如果CSV 文件中有一些列不需要处理,我们可以使用 read_csv() 函数的 usecols 参数指定需要读取的列。使用 ~ 表示“不包含”...
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完整的参数列表：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_de...