使用pandas的read_csv函数读取csv文件: 使用pd.read_csv()函数读取CSV文件。这个函数会返回一个DataFrame对象,其中包含CSV文件中的所有数据。 python df = pd.read_csv('your_file.csv') 请将'your_file.csv'替换为你的CSV文件的实际路径或文件名。 (可选)指定读取csv文件时的参数: pd.read_csv()函数...
你可以使用pandas中的read_csv()函数来读取本地的CSV文件。以下是一个例子: import pandas as pd # 读取本地的CSV文件 data = pd.read_csv('文件路径.csv') # 显示读取的数据 print(data) 复制代码 在上面的例子中,你需要将文件路径.csv替换为你想要读取的CSV文件的实际路径。读取后的数据将被存储在一个p...
要使用pandas读取csv文件,可以使用pandas库的read_csv()函数。下面是一个示例: import pandas as pd # 读取csv文件 data = pd.read_csv('file.csv') # 打印读取的数据 print(data) 复制代码 在这个示例中,read_csv()函数将读取名为file.csv的csv文件,并将数据存储在一个名为data的DataFrame对象中。然后,我...
按住shift键 右击文件 点击复制为路径 粘贴到readcsv方法中，前面加个r
import pandas as pd # 第一种 df = pd.read_excel(r"C:/xxx/xxxx/xxxx/se/1207.xlsx") # ...
import pandas as pd # usecols=[0,1,2,3] 使用前4列,全读取的话usecols可省 # nrows 读取csv文件前10000行数据 data = pd.read_csv('../data/rating/ratings.csv',nrows = 10000,encoding='utf-8',usecols=[0,1,2,3]) # data里面按时间戳排序 ...
因为chardet检测结果是带概率的(提供最高概率结果),所以不排除处理中还是有问题,我个人的建议是集中处理标识非utf-8文件,然后人工介入都转换为utf-8后处理。 如果涉及可能新产生,因为产生csv系统编码不会随意改变,可以针对性的分别设置前置处理过程来预处理转换,以保证到pandas处理时的编码是统一的(建议为utf-8) ...
可以解决一些字符串转义问题(路径中含特殊符号)，格式：pd.read_csv(r"xxx正确的文件路径xxx")...