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 ...
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( 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=...
默认列表中不能出现重复,除非设定参数mangle_dupe_cols=True。 index_col : int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。 如果文件不规则,行尾有分隔符,则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。 usecols : array-like, defaul...
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...
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...
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。对于多文件正在准备中本地文件读取。
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']...
问当我执行pd.read_csv('FileName.csv'，index_col=[0]，parse_dates = [0])时，它与pd.read_...
pd.read_csv(filepath_or_buffer, 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=None, true_values=None, ...