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...
tax1=pd.read_csv("期货交易所手续费标准2023.csv",index_col=0) 遇到错误 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position 0: invalid continuation byte 解决方法 tax1=pd.read_csv("期货交易所手续费标准2023.csv",index_col=0,encoding="gbk") ...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,** dtype=None**,** engi...
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=...
用sublime text3时,用pd.read_csv读取中文路径的文件,遇到报错。代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np var = pd.read_csv("C:\Users\Michael\Desktop\新建文件夹/var.csv", index_col=0) 遇到报错: IOError: File C:\Users\Michael\Desktop\新建文件夹/var....
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, default None ...
pd.read_csv() 参数详解 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 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 : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a ...
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...
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)...
df = pd.read_csv(u'xxxx.csv',encoding='utf-8',index_col=0) # print(df) df_plot = df.plot(kind='bar', rot=0) # 设置标题头 plt.title('学生信息', fontproperties=font) # 第一个参数为数据排序,loc设置图例位置 plt.legend(loc=1) plt.xlabel('姓名', fontproperties=font) plt.ylabel...