1.使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数; 2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数; 3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串(由parse_dates指定)作为参数。 dayfirst: boolean, default False DD/MM格式的日期类型 iterator: boolean, default False 返回一个TextFileReader 对象,以...
pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列,顺序无关 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是 df 的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']] # 以下用 callable 方式可以巧妙指定顺序, ...
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,用于指定CSV文件中的字段分隔符,默认为逗号','。 3. header:用作列名的行号,默认为0,表示使用第一行作为列名,如果没有列名则设为None。 4...
三三 #list_a存放要读取的列名df=pd.read_csv('0728.csv',sep=',',usecols=list_a) 参考: https://blog.csdn.net/qq_22592457/article/details/107801286 发布于 2020-09-24 22:17 内容所属专栏 pandas Pandas(Python) 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...
usecols: 默认None 可以使用列序列也可以使用列名,如 [0, 1, 2] or [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’],选取的列 as_recarray:默认False , 将读入的数据按照numpy array的方式存储,0.19.0版本后使用 pd.read_csv(…).to_records()。 注意,这种方式读入的na数据不是显示na,而是给以个莫名奇妙的值 ...
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。
(1) read_csv() 用于读取文本文件。 (2) read_excel() 用于读取文本文件。 (3) read_json() 用于读取 json 文件。 (4) read_sql_query() 读取 sql 语句的。 其通用的流程如下: (1) 导入库 import pandas as pd。 (2) 找到文件所在位置(绝对路径 = 全称)(相对路径 = 和程序在同一个文件夹中的...
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’ ...
header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol 35写入CSV文件：...
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...