pd.read_csv 是Pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数,它提供了丰富的参数来配置读取过程。以下是一些常用参数的解释和用法: filepath_or_buffer:CSV 文件的路径或者文件对象,可以是本地文件路径、URL 等。 sep:分隔符,默认为逗号 ,。可以指定其他分隔符,如制表符 \t。 header:指定哪一行作为列名,默认为 0,表示...
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
data= pd.read_csv(r".\Narrativedata.csv",index_col=0 )#index_col=0将第0列作为索引,不写则认为第0列为特征data.head() 2.通过df的loc的函数从df中取出一列的数据,该数据格式为 :<class 'pandas.core.series.Series'> age1=data.loc[:,"Age"]print(type(age1)) age1.head() 会发现数据维度...
pd.read_csv( filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=...
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...
使用pandas从csv文件读取功能名称 未命名只是因为正在读取索引列,所以可以使用read语句中的index_col = [0]参数来解析。 这会选择第一列作为索引,而不是特性本身。 import pandas as pddf = pd.read_csv("data.csv", index_col=[0])features = df.columnsprint( features )Index(['F1', 'F2', 'F3']...
5. index_col 我们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认是0 1 2 3…,我们当然可以 set_index,但是也可以在读取的时候就指定某个列为索引。 pd.read_csv(file_path,engine="python",encoding='gbk',header=0,index_col="角色") 1. 这里指定 “name” 作为索引,另外除了指定单个列,还可以指定多个列...
pandas.read_csv可以读取CSV(逗号分割)文件、文本类型的文件text、log类型到DataFrame 一、pandas.read_csv常用参数整理 也支持文件的部分导入和选择迭代,更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer:可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件...
csv('FileName.csv'，index_col=[0]，parse_dates = [0])时，它与pd.read_csv('FileName.csv'...
data.head() data1 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv",header=None)#可以看到表头都直接当作数据在用了data1.head() data2 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv",index_col=["Survived","Sex"]) data2.head() ...