当使用pd.read_csv()方法读取csv格式文件的时候,常常会因为csv文件中带有中文字符而产生字符编码错误,造成读取文件错误,在这个时候,我们可以尝试将pd.read_csv()函数的encoding参数设置为"gbk"或者"utf-8",例子如下: 1importpandas as pd2importnumpy as np34head = ["表头1","表头2"
pd.read_csv 是pandas 中用于读取 CSV(逗号分隔值)文件并将其转换为 DataFrame 的函数。以下是该函数的一些主要参数及其含义: filepath_or_buffer:字符串或文件对象。这是 CSV 文件的路径或类文件对象。 sep:字符,默认为 ','。指定字段的分隔符。如果文件是用制表符分隔的,可以使用 \t。 delimiter:别名 sep...
pd.read_csv是一个Python库pandas中的函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV(逗号分隔值)是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。 该函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, dtype=None)...
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, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, n...
文件编码问题:CSV文件可能使用了不同的编码方式,如UTF-8、GBK等。如果文件编码与read_csv函数指定的编码方式不匹配,可能会导致读取的行数不正确。可以尝试使用encoding参数指定正确的编码方式,例如encoding='utf-8'。 分隔符问题:CSV文件中的数据通常使用逗号或制表符进行分隔。如果文件中的分隔符与read_csv函数默认的...
encoding: 用于指定文件的字符编码。默认为 ‘utf-8’。 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...
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...
df = pd.read_csv('iris.csv', sep=',') 重要参数: filepath_or_buffer : 路径URL 可以是http, ftp, s3, 和 file. sep: 指定分割符,默认是’,’C引擎不能自动检测分隔符,但Python解析引擎可以 delimiter: 同sep delimiter_whitespace: True or False 默认False, 用空格作为分隔符等价于spe=’\s+’...
pd.read_csv(file_path,encoding='gbk', converters={"编号": lambda x: int(x) + 10}) 1. 将id增加10,但是注意 int(x),在使用converters参数时,解析器默认所有列的类型为 str,所以需要显式类型转换。 12. true_values和false_value 指定哪些值应该被清洗为True,哪些值被清洗为False。