在pd.read_csv()函数中,通过names参数设置列名: 如果CSV文件没有列名,或者你想使用自定义的列名,可以在pd.read_csv()函数中设置names参数。例如: python df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', names=['Column1', 'Column2', 'Column3']) 这样,读取的DataFrame df 将使用你提供的列名(Column...
pd.read_csv(data, index_col=False) # 不再使用首列作为索引 pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 ...
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,指定哪些列写进去 5.header:默认header=0,如果没有表头,设置header=None,表示我没有表头呀! 6.index:关于索引的,默认True,写入索引 删除行或者列...
指定行数用来作为列名,数据开始行数。如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将...
header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol 35写入CSV文件：...
data = pd.read_csv('data.csv', header=0) print(data.head()) 1. 2. 3. 4. 上面的代码中,我们使用pd.read_csv()方法读取了名为data.csv的数据文件,并将其保存为DataFrame格式的数据。通过设置header=0参数,我们告诉pandas将第一行作为列名。最后使用data.head()方法可以查看数据的前几行,以确认列名...
_Data.csv"f_df=pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=0,encoding='gbk')print(f_df)# 网页上的文件读取f_df=pd.read_csv("http://localhost/data.csv")# 文件对象读取f=open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv",encoding="gbk")f_df=pd.read_csv(f...
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=...
其他参数如na_values、converters和skiprows等用于处理缺失值、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...
data=pd.read_csv('data.csv') 1. 步骤3:改列名 在pandas中,我们可以使用rename()函数来改变列名。rename()函数接受一个字典作为参数,字典的键表示旧列名,字典的值表示新列名。以下是使用rename()函数改变列名的代码: new_column_names={'old_column_name':'new_column_name'}data.rename(columns=new_column...