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...
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...
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...
In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, index_col="name") In [2]: df Out[2]: age gender name 椎名真白 18 女 古明地觉 17 女 古明地恋 16 女 # 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,比如["name", "age"] # 并且我们可以输入列的名字...
在Python数据分析工具Pandas中，pd.read_csv()函数是一个核心操作，用于从CSV文件中读取数据并转化为DataFrame。这个函数提供了丰富的参数选项以适应不同场景的需求，包括文件路径、分隔符、列名处理、数据类型指定、数据读取方式等。参数详解如下：filepath_or_buffer: 可以是文件路径、URL或对象，如文件句柄...
pd.read_csv 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=...
pd.to_datetime()参数中有一个与read_csv()命令相同的参数'infer_datetime_format',但在这里指定infer_datetime_format = True似乎对运行速度没有影响。换个时间再试运行时间会有差异,但三者的速度排名不变。而且,这样看来最高效的方式反而是在read_csv()时就将日期解析完成。
pd.read_csv(filepath_or_buffer,header,parse_dates,index_col) 参数: filepath_or_buffer:字符串,或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL,有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv" header:将行号用作列名,且是数据的开头。注意当skip_blank_lines=True时,这个参数忽略注释行...
5. index_col:用作行索引的列编号或列名,如果给定一个序列则可以联合使用。 除了上述参数外,pd.read_csv函数还提供了许多其他参数,如dtype、na_values、parse_dates等,这些参数可以根据实际需要进行设置。 三、示例 下面通过一个示例来演示pd.read_csv函数的实际应用。假设我们有一个名为data.csv的CSV文件,内容...