用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的,然而我们有时候并不需要全部的数据,我们需要的可能仅仅是前面的几行。这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现。 例如有data.csv文件,文件的内容如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ,name_01,coment_01,,, 2,name_02,come...
pd.read_csv(data, na_values=[5]) # ? 会被认为 NaN pd.read_csv(data, na_values='?') # 空值为 NaN pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=[""]) # 字符 NA 字符 0 会被认为 NaN pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"]) # Nope 会被...
print(pd.read_csv(r"D:\mycode\用pandas\data\dataAnalyst_sql.csv", encoding="gbk").info()) print("2,---") # 默认切前5行 print(pd.read_csv(r"D:\mycode\用pandas\data\dataAnalyst_sql.csv", encoding="gbk").head()) print("3,---") # 默认切后5行 print(pd.read_csv(r"D:\m...
>>>df=pd.read_csv(r'C:\Users\yj\Desktop\data.csv')>>>dfid;name;sex;height;time001;张三;F;170;2020-02-25102;李四;M;null;2020-02-04203;王五;F;168;2020-02-03>>>df.shape(3,1) 返回的DataFrame是3行1列,即列之间没有分开。因为默认的分隔符是逗号,文件中没有逗号,所以没有分开。
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.int32} 10.skiprows: list-like or integer, default None 需要忽略的行数(从文件开始处算起),或需要跳过的行号列表(从0开始)。
这种情况下,header 为 0,即选取文件的第一行作为表头。 pd.read_csv(r"data\students.csv")#id name address gender birthday#0 1 朱梦雪 地球村 女 2004/11/2#1 2 许文博 月亮星 女 2003/8/7#2 3 张兆媛 艾尔星 女 2004/11/2#3 4 付延旭 克哈星 男 2003/10/11#4 5 王杰 查尔星 男 2002...
在跳过前48行之后,使用Python的Pandas逐行阅读是指使用Pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件,并通过设置参数来跳过前48行,然后逐行读取文件内容。 Pandas是一个强大的数据分析工具,它提供了丰富的函数和方法来处理和分析数据。read_csv函数是Pandas中用于读取CSV文件的函数,它可以将CSV文件中的数据读取为一个...
对于这种情况,read_csv()函数提供了一个参数:skiprows,用于指定跳过csv文件的头部的前几行。在这里,我们跳过1行即可。 import pandas as pd CSV_FILE_PATH ='./test.csv' df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH, skiprows=1) print(df.head(5)) 得到的结果如下所示:...
df = pd.read_csv('file.csv', sep=';', header=0, names=['col1', 'col2', 'col3']) 查看数据 使用Pandas 读取 CSV 文件后,可以通过以下方法快速查看数据: 查看前几行数据: df.head() # 默认显示前5行 查看数据的基本信息: df.info() ...