~pd.read_table 读取txt文件 ~pd.read_excel 读取xls文件 其实这三种读取方式都一致,我们以pd.read_excel为例 pd.read_excel(filepath,encoding,sep,header,names,usecols,index_col,skiprows,nrows……) filepath:文件存储路径,可以用r""进行非转义限定,路径最好是纯英文(文件名也是),不然会经常碰到编码不对的...
importpandasaspd# 读取文本文件data=pd.read_csv('data.txt',header=None,names=['Name','Subject','Score'])print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上面的代码首先导入了Pandas库,并使用pd.read_csv函数读取了名为data.txt的文本文件。参数header=None表示文件中没有列名,我们需要自己指定列名为Name,Subject...
评论(0)发表评论 暂无数据
python中--try except 异常捕获以及正则化、替换异常值
先上代码:到这里的时候,pd.read_csv读文件的时候会报错:Initializing from file failed。 import pandas as pd with open(r"C:\Users\Administrator.SC-201811142231\Desktop\大数据学习\python学习\2020智慧网优自研\Stage9\Input2-alarm.txt") as file1: ...
代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') 如果data.csv文件中存在重复的列名称,pandas会自动为这些列名称生成后缀。生成后缀的规则是在重复的列名称后添加一个下划线和一个数字,数字从1开始递增。 例如,如果data.csv文件中存在两个名为"column1"的列,pandas会将它们重命名为...
df = pd.read_csv('your_file.txt') 处理读取数据时可能出现的错误或异常: 根据txt文件的格式和内容,可能需要调整read_csv的参数来避免错误或异常。例如,如果txt文件使用的不是逗号作为分隔符,或者没有列名,或者文件的编码不是UTF-8,都需要在read_csv中指定相应的参数。 指定分隔符:如果txt文件使用的不是逗号...
类似上图中的两列,第二列有缺失值时会识别成浮点型 data=pd.read_csv('test.txt',sep='\t', skipinitialspace=True,header=None) 如何保证4仍然是4,只需指定读入txt时的类型即可 typedict={1:str}data=pd.read_csv('test.txt',sep='\t',skipinitialspace=True,dtype=typedict,header=None)...
import pandas as pd # 读取文本文件,以双竖线(II)分隔 file_path = 'car_data.txt' df = pd.read_csv(file_path, sep='\\|\\|', engine='python', header=None, names=['时间', '车牌号', '北纬', '东经']) #...
pd.read_csv指定数据类型是非常重要的 查看原文 NumPy(ndarray 中元素数据类型) ndarray 中元素数据类型ndarray 中元素数据类型: 创建 numpy 数组的时候可以通过属性 dtype 显示指定数据类型,如果不指定的情况下,numpy 会自动推断出适合的数据类型,所以一般不需要显示给定数据类型。