在使用 pd.read_csv() 函数读入CSV文件时,可以通过设置相对路径来指定文件的位置。以下是具体步骤和示例代码: 确定CSV文件与当前工作目录的相对位置: 首先,你需要知道当前的工作目录(可以使用 os.getcwd() 查看)。 然后,确定CSV文件相对于当前工作目录的位置。 构造相对路径字符串: 根据CSV文件与当前工作目录的...
查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。 read_csv(filepath_or_buffer: Union[ForwardRef('PathLike[str]'), str, IO[~T],...
data = pd.read_csv('filename.csv', sep=' ', header=None, usecols=['A', 'B'], skiprows=[0, 1], na_values=['N/A'], dtype={'A': str, 'B': int}) 在这个例子中,我们使用了多个参数来读取 CSV 文件:使用制表符作为分隔符、不使用标题行、只加载 ‘A’ 和‘B’ 两列、跳过前两行...
train = pd.read_csv('F:\\pythonProject3\\data\\data\\train.csv') 下面是我的脚本和数据集的文件。 第3步测试一下 print(train) 用相对路径读取数据集 前提数据集与脚本不在同一个文件下,但同在上一级文件夹。就是下面这种情况。 读取文件方式 train = pd.read_csv('..\\train.csv') 图中...
读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 参数: filepath_or_buffer: str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中...
可以是文件路径,可以是网页上的文件,也可以是文件对象,实例如下: # 文件路径读取file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"f_df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')print(f_df)# 网页上的文件读取f_df=pd.read_csv("http://localhost...
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’ ...
下面是对这两个函数的详细介绍和示例用法：读取CSV文件：read_csv()read_csv()函数用于从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定...
使用pd.read_csv()函数读取下表。该函数的参数可以根据需要进行调整,常用的参数包括文件路径、分隔符、编码方式等。假设下表文件名为"table.csv",并且以逗号作为分隔符,可以使用以下代码读取: 使用pd.read_csv()函数读取下表。该函数的参数可以根据需要进行调整,常用的参数包括文件路径、分隔符、编码方式等。假设...
read_csv中的参数 以下都是read_csv中的参数,但是根据功能我们划分为不同的类别。 基本参数 filepath_or_buffer 数据输入路径,可以是文件路径,也可以是 URL,或者实现 read 方法的任意对象。就是我们输入的第一个参数。 In [2]: pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris...