pd.read_csv 参数详解 pd.read_csv 是Pandas 库中用于读取 CSV(逗号分隔值)文件并将其转换为 DataFrame 对象的主要函数。以下是该函数的主要参数及其详细解释: 1. 主要参数列表 filepath_or_buffer: CSV 文件的路径或类似文件的对象。可以是字符串、路径对象、文件对象或任何具有 read() 方法的对象。 sep: 字...
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: ...
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"]) data2.head() data3 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv", ...
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...
converters参数就是预处理数据的一种方式。感觉和df.apply功能类似。就是通过函数的方式处理特定数据。参数是字典类型的，key是列名(也可以是列的整数index)，value是函数。比如下面csv格式是这样的：name age 1 tom 18 2 may 23 pd.read_csv('path/to/csvfile' converters={'age':...
pd.read_csv('girl.csv', sep=r"\s+\s{0}", encoding="utf-8") 此时我们可以看到弹出了警告,这个时候需要手动指定engine="python"来避免警告。这里面还用到了encoding参数,因为引擎一旦退化,在Windows上会读出乱码,所以要进行设定。 3、converters:在读取数据的时候对列数据进行变换,例如将id增加10,但是注意...
read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, ...
pd.read_csv(file_path,encoding='gbk', converters={"编号": lambda x: int(x) + 10}) 1. 将id增加10,但是注意 int(x),在使用converters参数时,解析器默认所有列的类型为 str,所以需要显式类型转换。 12. true_values和false_value 指定哪些值应该被清洗为True,哪些值被清洗为False。
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...