import pandas as pd # 使用正则表达式指定多个分隔符(例如:空格、逗号、分号) df = pd.read_csv('your_file.csv', sep=r'[,\s;]+') # 查看数据 print(df)
lineterminator: str (length 1), default None 行分割符,只在C解析器下使用。 quotechar: str (length 1), optional 引号,用作标识开始和解释的字符,引号内的分割符将被忽略。 quoting: int or csv.QUOTE_* instance, default 0 控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_N...
lineterminator : str (length 1), default None 行分割符,只在C解析器下使用。 quotechar : str (length 1), optional 引号,用作标识开始和解释的字符,引号内的分割符将被忽略。 quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0 控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUO...
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: 字段分隔符,默认为逗号(,...
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...
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-...
(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...
data = pd.read_excel('数据集的文件路径或者URL',header=None, sep=' ', names=[]) ''' header为表头,默认为第0行,header = None 默认没有表头,会自动添加数字作为列数 sep = ' ' 表示数据之间使用空格作为分隔符 names可以作为重新定义列索引的列表,如names=['col1', 'col2'] ...
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。