解决办法: pd_data = pd.read_table(comment_file,header=None,encoding='utf-8', engine='python') 官网解析: engine: {‘c’, ‘python’}, optional Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete. 1、 iterator: boolean, default False ...
其中一种方法是 read_table()。 参数:read_table(filepath_or_buffer,sep=False,delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,转换器=无,true_values=无,false_values=无,skipinitialspace=False,skirows=None...
pandas.read_table(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_val...
df = pd.read_table('untitled.txt',sep='\-\-\-\-',engine ='python',header =None) 注:其中的 seq 为正则表达式 需要指定 engine 为 python 根据文件的内容来确定是否需要 header
使用read_csv函数来读取csv、tsv、txt文件: 格式:pandas.read_csv(数据文件名, sep=’,’, header=’infer’, names=None, index_col=None,dtype=None, engine=None, nrows=None) url notdefine是为什么?前两天运行还没错 df = pd.read_csv(URL, header=None, names=header_list,...
# mysql+pymysql：数据库类型+驱动# root:123456：数据库用户名和密码# localhost:3306：数据库地址和端口# pandas：数据库名conn = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/pandas")4.4 df.to_sql：保存到MySQL df.to_sql( name="score", # 数据库中的名字 con = conn, ...
在最后加上engine='python'就可以了，即 users = pd.read_table('users.dat', sep='::',header = None, names = unames , engine = 'python')
ExcelWriter(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\2020年学生测试总成绩_分析结果.xlsx',engine='xlsxwriter') #变量赋值 out_table1=df.groupby('总分评级')['姓名'].count().reset_index() out_table2=df.groupby('班级')['总分数'].agg(['mean','max','min']).reset_index() #数据导出 out_table1...
pd.read_csv(filename, encoding='gbk', skiprows=[1,3,5], skipfooter=2, engine='python')# 2.5 从限定分隔符（','）的文件或文本读取数据 pd.read_table(filename, sep=',', encoding='gbk')# 2.6 保存数据 # 保存为csv文件 df.to_csv('test_ison.csv')# 保存为xlsx文件 df.to_excel('...
import pandas as pd df=pd.read_csv(r"C:\Users\尚天强\Desktop\超市商品交易.csv",engine="...