pd.read_csv 是Pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数,它提供了丰富的参数来配置读取过程。以下是一些常用参数的解释和用法: filepath_or_buffer:CSV 文件的路径或者文件对象,可以是本地文件路径、URL 等。 sep:分隔符,默认为逗号 ,。可以指定其他分隔符,如制表符 \t。 header:指定哪一行作为列名,默认为 0,表示...
默认列表中不能出现重复,除非设定参数mangle_dupe_cols=True。 index_col: int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。 如果文件不规则,行尾有分隔符,则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。 usecols: array-like, default ...
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...
pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',usecols=["角色", "发行日"]) 1. 同index_col 一样,除了指定列名,也可以通过索引来选择想要的列,比如:usecols=[1, 3] 也会选择 “角色” 和 “发行日” 两列,因为 “角色” 这一列对应的索引是 1、“发行日” 对应的索引是 3。 此外use_cols 还有一个比较...
pd.read_csv是一个Python库pandas中的函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV(逗号分隔值)是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。 该函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, dtype=None)...
用于结果的列名列表,如果数据文件中没有列标题行,就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复,除非设定参数mangle_dupe_cols=True。 index_col : int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。
Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大库,而 pd.read_csv() 是Pandas 中用于读取 CSV 文件的函数。CSV(逗号分隔值)是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。通过 pd.read_csv(),我们可以轻松地将 CSV 文件导入到 Pandas DataFrame 中,并对其进行进一步的处理和分析。一、基本用法 import pandas as pd ...
一.pd.read_csv() 1.filepath_or_buffer:(这是唯一一个必须有的参数,其它都是按需求选用的) 文件所在处的路径 2.sep: 指定分隔符,默认为逗号',' 3.delimiter: str, default None 定界符,备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:int or list of ints, default ‘infer’ ...
在Python数据分析工具Pandas中，pd.read_csv()函数是一个核心操作，用于从CSV文件中读取数据并转化为DataFrame。这个函数提供了丰富的参数选项以适应不同场景的需求，包括文件路径、分隔符、列名处理、数据类型指定、数据读取方式等。参数详解如下：filepath_or_buffer: 可以是文件路径、URL或对象，如文件句柄...
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分...