data.head() data1 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv",header=None)#可以看到表头都直接当作数据在用了data1.head() data2 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\train.csv",index_col=["Survived","Sex"]) data2.head() data3 = pd.read_csv(r"G:\data\Kaggle\Titanic\...
data1.to_excel('b.xlsx', index=False, encoding='utf_8_sig') 即可! 如果是pd.read_csv()出现问题,则添加参数即可 解决: import pandas as pd df = pd.read_csv('b.csv', dtype=str)
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...
老实说,我算不上 CSV 的忠实粉丝。如果您阅读了我之前的帖子(我在上面链接过,或者您可以在https://medium.com/towards-data-science/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f阅读)以及您现在正在阅读的帖子,您可能也会认同我的观点。由于我发现了与 CSV 相关的众多问...
我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因),但我知道在某些情况下,除了使用 CSV 之外别无选择。
在数据处理时,经常会因为index报错而发愁。不要紧,本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。 1.读取时指定索引列 很多情况下,我们的数据源是 CSV 文件。假设有一个名为的文件data.csv,包含以下数据。 date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 ...
我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410...
在默认情况下,pd.to_csv 使用系统的默认编码来保存文件,这可能会导致在不同系统或不同环境下出现乱码。为了避免这种情况,可以显式地指定编码方式。python df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='utf-8') 如果系统默认编码不是 UTF-8,上述代码可以确保文件以 UTF-8 编码保存,从而避免乱码。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410...
写入MultiIndex对象到CSV文件可以使用pandas的to_csv方法。在写入时,可以指定index参数为True,以将MultiIndex对象写入到CSV文件的索引列中。例如,可以使用以下代码将具有MultiIndex的DataFrame写入到CSV文件: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 构造具有MultiIndex的DataFrame data = {'Value': [1, 2, 3...