如果原始表格中的列名不符合需求,比如上图中很明显是进行聚合后系统生成的列名,在读入数据的时候可以根据需求自定义列名,需要注意的是指定的列名和原数据中的列名是依据位置一一对应的,顺序不要乱了! index_col参数 官方文档说这个参数接收整数,或者由整数组成的列表,默认是None。 这个参数的作用是指定用哪一列做为...
# 如果要设置第一列为行名,可以设置 index_col df = pd.read_csv(FILE_PATH, index_col=0) # 如果第一行不是列名,则需要设置 header 为None,如下所示 df = pd.read_csv(FILE_PATH, header=None) # 分块读取并且遍历,chunksize代表每次读取的行数量 df = pd.read_csv(FILE_PATH, chunksize=1000) f...
如果原始表格中的列名不符合需求,比如上图中很明显是进行聚合后系统生成的列名,在读入数据的时候可以根据需求自定义列名,需要注意的是指定的列名和原数据中的列名是依据位置一一对应的,顺序不要乱了! index_col参数 官方文档说这个参数接收整数,或者由整数组成的列表,默认是None。 这个参数的作用是指定用哪一列做为...
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...
上边的例子分别采用了默认值None,整数0和列表[0,1]对index_col进行了设置,用法和效果一目了然。 usecols参数 看下官方文档是怎么说的:该参数接收整数,字符或者类似列表的序列,默认值是None,返回的是列的子集,直白点解释就是在读入表格的时候不是所有的列都会被读入,可以通过usecols参数来设置要把哪些列读取进来。
pd.read_csv(filepath_or_buffer,header,parse_dates,index_col) 参数: filepath_or_buffer:字符串,或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL,有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv" header:将行号用作列名,且是数据的开头。注意当skip_blank_lines=True时,这个参数忽略注释行...
index_col:指定列为索引列,也可以使用 u’string’ names:指定列的名字,传入一个list数据 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单,针对一般批量的数据处理最好选择pandas库操作。但是功能有待完善或者本次研究的不够深入,比如合并单元格的问题,欢迎一...
merge(left,right,how= 'inner',left_index=True,right_index=True) Out[51]: A B C D K0 A0 B0 C0 D0 K2 A2 B2 C2 D2 left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'key': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']}) right = pd...
index_col参数 官方文档说这个参数接收整数,或者由整数组成的列表,默认是None。 这个参数的作用是指定用哪一列做为行索引。如果传给参数的是整数n,则表示指定第n列作为行索引,如果传入的是列表,则表示需要指定多列作为行索引。上一篇文章中介绍了header参数,是指定由哪一行作为列名,也是传入整数或者整数组成的列表,...
index_col = 0:使用第1列作为索引列。 index_col = 'column_name':使用名为’column_name’的列作为索引列。 4. header参数描述:设置DataFrame的表头行。可以是一个整数索引(表头行位置),也可以是一个布尔值(True/False)。使用示例: header = 0:使用第1行作为表头行。 header = [0, 1]:使用第1行和第...