这里我们看到sep是可以支持正则的,但是说实话sep这个参数都会设置成单个字符,原因是读取的csv文件的分隔符是单个字符。 11. converters 可以在读取的时候对列数据进行变换: 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conv...
指定分隔符。如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子:'\r\t' 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) delim_whitespace: boolean, default False. 指定空格(例如’ ‘...
由于指定的分隔符和 csv 文件采用的分隔符不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成 \t 才可以。 df = pd.read_csv(r"data\students_step.csv", sep="|") df #id name address gender birthday #0 1 朱梦雪 地球村 女 2004/11/2 #1 2 许文博 月亮星 女 2003...
2.定义一个函数 1.函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。 2.任何传入参数...
本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv sep : str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子:'\r\t'
通过使用pd.read_csv函数的chunksize参数,我们可以将大型CSV文件分割成多个块(chunks)进行逐块读取,从而实现对大型文件的读取进度量化。 具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 设置适当的chunksize值,例如chunksize = 1000,表示将文件划分为每个包含1000行数据的块。
与read_csv完全相同。其实read_csv是read_table中分隔符为逗号的一个特例。 示例数据内容如下: importpandasaspd table_data = pd.read_table('table_data.txt', sep=';', names=['col1','col2','col3','col4','col5'])print(table_data) ...
返回的DataFrame是3行1列，即列之间没有分开。因为默认的分隔符是逗号，文件中没有逗号，所以没有分开。此时可在程序中增加参数sep，就得到想要的结果了：>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata.csv' ,sep=';')>>>df id name sex height time0 1 张三 F 170.0 2020-...
df = pd.read_csv('file.csv') ``` 其中,'file.csv'为要读取的CSV文件的路径,读取后的数据将存储到DataFrame对象df中。 二、参数说明 pd.read_csv函数提供了多个参数,可以根据实际情况进行灵活设置。常用的参数包括: 1. filepath_or_buffer:文件路径或文件对象,用于指定要读取的CSV文件。 2. sep:分隔符,...