设置header参数:在调用pd.read_csv函数时,将header参数设置为None。这告诉pandas不要将文件中的任何一行作为列名(即忽略头文件)。 (可选)指定列名:如果忽略头文件后,DataFrame的列名将是默认的整数索引(0, 1, 2, ...),你可能希望为这些列指定更有意义的名称。可以通过names参数来实现这一点。 代码示例 python...
pd.read_csv('data/data.csv') # 注意目录层级 pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv # 本地绝对路径: pd.read_csv('/user/data/data.csv') 1 2 3 4 5 6 7 2.2 sep(分隔符) sep: str, default ‘,...
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,给列添加前缀...
10.skiprows: list-like or integer, default None 需要忽略的行数(从文件开始处算起),或需要跳过的行号列表(从0开始)。 二.pd.to_csv() 1.path_or_buf:字符串,放文件名、相对路径、文件流等; 2.sep:字符串,分隔符,跟read_csv()的一个意思 3.na_rep:字符串,将NaN转换为特定值 4.columns:列表,指...
读取一个csv文件时,如果不需要这个文件最后5行,如何跳过 A. pd. read ___ csv', skipinitialspace=5) B. pd. read ___ csv', skipendspace=5) C. pd. read ___ csv', skipfooter=5) D. pd. read ___ csv', skiprows=5)相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
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...
2.read_fwf 通过read_fwf方法读取表格或固定宽度的文本行到数据框。 read_fwf(filepath_or_buffer, colspecs='infer', widths=None, **kwds) 参数: 跟read_csv中的大多相同。下面仅介绍read_fwf特有的参数。 widths:由整数组成的列表,选填,如果间隔是连续的,使用字段宽度列表而不是”colspecs“。
列转换和行跳过，提供了强大的数据预处理功能。parse_dates则支持日期解析，可以根据需要设置解析格式和方法。最后，pd.read_csv还支持文件压缩、编码、错误处理和内存管理等高级特性，适应不同场景的需求。注意，一些过时或不推荐使用的参数在新版本中已被移除或修改，使用时需参考最新文档。
第一种写法 import pandas as pd data1 = pd.read_csv('./Nowcoder.csv',dtype=object) # 相当于sql语法里面的 limit x,y 跳过前x行,取y行 # 跳过0行取6行 print(data1[0:6]) 第二种写法 import pandas as pd data1 = pd.read_csv('./Nowcoder.csv',dtype=object) # 相当于sql语法里的limit...
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, ...