综上所述,pd.read_csv 函数的返回类型是一个 DataFrame 对象,它是 Pandas 库中用于处理二维表格数据的主要数据结构。
请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze: boolean, default False 如果文件值包含一列,则返回一个Series prefix: str, default None 在没有列标题时,给列添加前缀...
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 squeeze:默认为False, True的情况下返回的类型为Series prefix:默认为none, 当header =None 或者没有header的时候有效,例如’x...
函数pd.read_csv()返回值的类型为:Series或DataFrame。()A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
pd.read_csv pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。pd.read_csv()的格式如下: read_csv( reader: FilePathOrBuffer, *, sep: str = ..., delimiter: str | None = ..., ...
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。
squeeze: 如果数据只包含一列,则返回 Series。默认为 False。 nrows: 要读取的行数。如果提供此参数,则返回一个 DataFrame,其中包含指定的行数。 # 示例代码:使用多个参数读取 CSV 文件 import pandas as pd data = pd.read_csv('filename.csv', sep=' ', header=None, usecols=['A', 'B'], skiprows...
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...
read_csv(filepath_or_buffer, sep='', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, **kwds) 参数: filepath_or_buffer:字符串型,读取的文件对象,必填。 sep:字符串型,分隔符,选填,默认","。 delimiter:字符串型。定界符(备选分隔符),指定该参数,sep失效。
>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata.csv')>>>df id;name;sex;height;time0 01;张三;F;170;2020-02-251 02;李四;M;null;2020-02-042 03;王五;F;168;2020-02-03>>>df.shape(3, 1)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，...