函数读取CSV文件: 使用pd.read_csv函数读取CSV文件,并通过names参数指定列名。 python csv_file_path = 'example.csv' column_names = ['Column1', 'Column2', 'Column3'] df = pd.read_csv(csv_file_path, names=column_names) 在上述代码中,csv_file_path是CSV文件的路径,column_names是一个列表,...
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, ...
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,以便...
sep：列分隔符，默认为逗号。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 ...
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’ ...
如果我们不使用默认值infer，而是给header参数指定一个int实参，会从整数对应的行号读取列名，如下：>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata.csv' # ,sep=',' # ,delimiter=';' ,header=2 )>>>df 02 李四 M null 2020-02-040 3 王五 F 168 2020-02-03 这里...
(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...
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Python的pandas库中,可以使用pd提取数组的指定列,让我们来看看具体的方法。 首先,我们需要导入pandas库,并读取数组数据: ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') ``` 接下来,我们可以使用pandas的loc函数来提取指定列的数据。例如,如果我们想要提取数组中的第2列和第4列,可以使用...
df= pd.read_csv(open(data_file))#因为文件路径中有中文字符,用 open() 函数 二、基本信息 1、维度 df.shape 2180 行, 351 列 2、info df.info() 3、表头 df.columns 三、筛选列 1、列名中含有 'Top' 的列 idx = df.columns.str.contains('Top')#布尔索引df.columns[idx] ...