pd.read_csv 是pandas 中用于读取 CSV(逗号分隔值)文件并将其转换为 DataFrame 的函数。以下是该函数的一些主要参数及其含义: filepath_or_buffer:字符串或文件对象。这是 CSV 文件的路径或类文件对象。 sep:字符,默认为 ','。指定字段的分隔符。如果文件是用制表符分隔的,可以使用 \t。 delimiter:别名 sep...
使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。 as_recarray: boolean, default False 不赞成使用:该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze: ...
data = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv") data.head() data1 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv",header=None)#可以看到表头都直接当作数据在用了data1.head() data2 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv",index_col=["Survived","Sex"]) dat...
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 ...
pandas中pd.read_csv（）⽅法中的encoding参数 当使⽤pd.read_csv()⽅法读取csv格式⽂件的时候，常常会因为csv⽂件中带有中⽂字符⽽产⽣字符编码错误，造成读取⽂件错误，在这个时候，我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8"，例⼦如下:1import pandas as pd 2...
pd.read_csv参数解析 pd.read_csv参数解析 对pd.read_csv参数做如下解释：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, ...
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...
在数据分析中，Pandas的pd.read_csv函数是一个关键工具，它用于从CSV（逗号分隔值）文件中读取数据并转化为DataFrame格式。该函数功能强大，支持部分导入和选择性迭代，且参数丰富，能够灵活定制文件读取行为。首先，参数filepath_or_buffer接受多种类型，如字符串路径、URL或任何具有读取方法的对象。例如，...
以下都是read_csv中的参数,但是根据功能我们划分为不同的类别。 基本参数 filepath_or_buffer 数据输入路径,可以是文件路径,也可以是 URL,或者实现 read 方法的任意对象。就是我们输入的第一个参数。 In [2]: pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data') ...