2.1 read(int)函数 读取文件内容。如果指定读取长度,会暗战长度去读取,不指定默认读取所有数据 content=file_handle.read(20) 1. 2.2 readline(int)函数 默认读取文件一行的数据 参数大于一行的长度,值读取一行,若小于一行的长度,读取指定长度 content=file_handle.readline(20) 1. 2.3 readlines( )函数 会把每一...
pd.read函数可以读取多种格式的文件,包括.csv、.xlsx、.json等。 如果文件不是.csv格式,可以通过指定pd.read函数的sep参数来指定文件的分隔符。例如,如果文件是以制表符分隔的文本文件,可以使用以下代码读取: data=pd.read_csv('data.txt',sep='\t') 1. 如果文件中包含表头(即列名),可以通过指定pd.read函数...
python中--try except 异常捕获以及正则化、替换异常值
read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,parse_cols=None,Nrows=None,usecols=None,skiprows=0,skipfooter=0,Squeeze=False,Dtype=None,Engine=None,Converters=None,true_values=None,false_values=None,na_values=None,keep_default_na=False,Verbose=False,parse_dates=False,date_parse...
我们可以使用pandas库中的pd.read_csv函数来读取这个文件,并在遇到重复列名称时生成后缀。 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...
pd.read_csv`函数，并在处理大型数据集时具有更高的性能和可伸缩性。7. 将数据预处理保存为二进制文件：如果你需要重复读取相同的文件进行多次计算，可以将数据预处理保存为二进制文件（如`.npy`或`.pkl`），然后使用`np.load`或`pd.read_pickle`进行读取，这样可以节省读取和预处理数据的时间。
读取表格文件的时候，常用到pd.read_csv()函数
今天,我要分享的是一个非常实用的Python技能,那就是如何在Python的pandas库中使用pd.read_excel函数来读取Excel文件的多个sheet页数据。 一、为什么要读取Excel的多个sheet页数据? 在数据分析和处理的过程中,经常需要处理包含多个sheet页的Excel文件。比如,你可能需要从一个包含销售、产品和财务数据的Excel文件中提取出...
复制In [32]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname=1,header =None,skip_footer=1,index_col=1,names=['a','b','c']) ...: In [33]: sheet Out[33]: a b c1315学生324老师 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单...
问题抛出2:pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your PATH. See README file for more information. ” 解决措施:额外下载安装tesseract-ocr并配置环境变量。 3.4 对识别的数据进行处理,写入csv文件 ...