python # 指定列的数据类型 df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'col1': np.float64, 'col2': np.int32}) parse_dates python # 解析日期列 df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column']) 3. 常见问题和注意事项 确保文件路径正确,且文件编码与 encoding 参数匹配。 如果...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True,header=None,prefix="夏色祭") 二、通用解析参数 1、dtype:在读取数据的时候,设定字段的类型。比如,公司员工的id一般是:00001234,如果默认读取的时候,会显示为1234,所以这个时候要把他转为字符串类型,才能正常显示为00001234: df = pd.read_csv('girl.csv', ...
pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',na_values={"角色":['马里奥','战神'],'编号':[2]}) 1. 17. keep_default_na 我们知道,通过 na_values 参数可以让 pandas 在读取 CSV 的时候将一些指定的值替换成空值,但除了 na_values 指定的值之外,还有一些默认的值也会在读取的时候被替换成空值,这些值有...
pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型 pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 指定字段的类型 pd.read_csv(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 依次指定 1 2 3 2.12 engine(引擎) engine: {‘c’, ‘python’}, optional 1 Par...
一.pd.read_csv() 作用:将csv文件读入并转化为数据框形式。 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,...
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 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv ...
dtype:指定每列的数据类型。 nrows:读取的行数。 skiprows:跳过的行数。 skip_blank_lines:是否跳过空行。 na_values:指定缺失值的标识符列表。 pd.read_csv()函数的优势在于它提供了丰富的参数选项,可以灵活地处理各种不同格式的CSV文件。同时,pandas库本身具有快速、灵活、易用的特点,可以进行高效的数据处理和分...
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、将‘N/A...
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...