读取CSV文件并返回DataFrame: 执行上述代码后,pd.read_csv函数将读取data.csv文件,并根据你指定的数据类型创建一个DataFrame对象df。这个DataFrame对象包含了从CSV文件中读取的数据,并且每列的数据类型都按照你的指定进行了转换。 总结来说,使用pd.read_csv方法并通过dtype参数指定数据类型是一个高效且准确的数据读取方式...
我们的数据是以逗号作为分隔符的，sep参数指定的分隔符是逗号，delimiter参数指定的分隔符是分号。从结果来看，我们发现read_csv函数按照delimiter参数来读取文件的。这就提示我们在使用read_csv函数时，sep参数和delimiter参数指定一个即可，同时指定时，以delimiter参数为准。delim_whitespace 这个参数也是用来设置数据中的...
pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=1,encoding='gbk') # 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 1. 2. names 被赋值,header 没有被赋值 pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",encoding='gbk',names=["编号", "英雄", ...
df = pd.read_csv('b.csv', dtype=str)
df = pd.read_csv("./data/my_csv.csv") print(df,type(df)) # col1 col2 col3 col4 col5 #0 2 a 1.4 apple 2022/1/1 #1 3 b 3.4 banana 2022/1/2 #2 6 c 2.5 orange 2022/1/5 #3 5 d 3.2 grape 2022/1/7 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
print(df.dtypes)tailnum object type object manufacturer object issue_date object model ...
A.返回值是一个二维数据表 B.当函数中的参数header=None时,系统会自动添加数字序列作为列标题 C.names参数可以自定义列标题,用来代替header参数指定的列标题 D.当函数中的参数header=1时,默认会将第1行数据作为列标题 查看答案
比如样品测试时，难免存在复测数据，一般需要删除第一行数据，保留后一行的数据。
df = pd.read_csv('xxx.csv') 3、json的io df.to_json() pd.read_json(df.to_json()) 4、excel的io df.to_excel('xx.xlsx') df = pd.read_excel('xx.xlsx') 5、df = pd.read_sql('') df.to_sql('') 1、iloc sub_df = df.iloc[10:20,:] 选取DataFrame的10-20行,所有列数据 ...
ndarray 中元素数据类型ndarray 中元素数据类型: 创建 numpy 数组的时候可以通过属性 dtype 显示指定数据类型,如果不指定的情况下,numpy 会自动推断出适合的数据类型,所以一般不需要显示给定数据类型。 java:集合框架(集合的由来及集合继承体系图) 中也可以存储基本数据类型,但是在存储的时候会自动装箱变成对象 * 区别2...