csv_reader = csv.DictReader(file) column_data = [row[column_name] for row in csv_reader] return column_data 示例 file_path = 'your_file.csv' column_name = 'column_name' column_data = read_specific_column(file_path, column_name) print(column_data) 在这个示例中,我们使用csv.DictReader...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的下...
查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。 read_csv(filepath_or_buffer: Union[ForwardRef('PathLike[str]'), str, IO[~T],...
查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。 read_csv(filepath_or_buffer: Union[ForwardRef('PathLike[str]'), str, IO[~T],...
read_csv("data.csv") 数据探索和清洗 # 查看数据集的前几行 df.head() # 查看数据集的基本信息,如列名、数据类型、缺失值等 df.info() # 处理缺失值 df.dropna() # 删除缺失值 df.fillna(value) # 填充缺失值 # 数据转换和处理 df.groupby(column_name).mean() # 按列名分组并...
importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 读取数据defread_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)returndata# 绘制折线图defplot_data(data):forcolumnindata.columns[1:]:plt.plot(data['Month'],data[column],label=column)plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.title('Monthly Sales Tre...
df.drop("Column2;Column3", axis=1, inplace=True) # 将数据写到 CSV 文件中,使用 ";" 作为分隔符 df.to_csv(filename, sep=';', index=False) # 步骤 2 和 3: 探测拨号并读取 CSV defread_csv_with_clevercsv(filename): dialect = clevercsv.detect_dialect(filename) ...
read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, ...
importpandasdf=pandas.read_csv('hrdata.csv',index_col='Employee',parse_dates=['Hired'],header=0,names=['Employee','Hired','Salary','Sick Days'])print(df) Notice that, since the column names changed, the columns specified in theindex_colandparse_datesoptional parameters must also be chang...
若要存取在相同管線中定義的數據集,請使用spark.read.table()或spark.readStream.table()函式,在數據集名稱前面加上LIVE關鍵詞: Python複製 @dlt.tabledefcustomers_raw():returnspark.read.format("csv").load("/data/customers.csv")@dlt.tabledefcustomers_filteredA():returnspark.read.table("LIVE.customers...