Pandas提供了read_csv函数来读取CSV文件。这个函数非常灵活,支持多种参数来定制读取行为。下面是一个基本的读取CSV文件的例子: python # 假设CSV文件名为'data.csv',且与你的Python脚本在同一目录下 df = pd.read_csv('data.csv') 如果CSV文件位于不同的目录下,或者是一个网络链接,你需要提供完整的文件路径或...
首先、导入pandas库 import pandas as pd 第二、读取csv文件语句 df=pd.read_csv('D:\dxpm.csv',encoding="gbk")运行结果 print(df)第三、运行结果如下：第四、读取前三行数据，语句如下：print(df.head(3)) #查看前三行数据，如果查看前10行数据，把head(3)改成head(10)运行结果如下：第五、读取最...
import pandas as pd # 指定"ID"列为整数类型,"Age"列为浮点数类型 dtype_mapping = {'ID': int, 'Age': float} df = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtype_mapping) 总结 在本文中,详细探讨了read_csv()函数的io参数,这是pandas库中用于读取CSV文件的关键参数。提供了多种示例代码,演示了如何使用...
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') print(data)在这里,genfromtxt函数接收文件名和分隔符作为参数。默认情况下,它会假设数据是浮点数,并自动处理缺失数据。3️⃣ 使用pandas库 pandas库为数据处理提供了强大的支持,读取CSV文件也非常简单: python import pandas as pd data = pd.read_csv(...
pandas.read_csv()语法: 1、使用pandas读取csv文件的全部数据: pd.read_csv("filepath",[encoding='编码']) 2、使用pandas读取csv文件的指定列方法: pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码']) 3、使用pandas读取csv文件的指定行方法: ...
read_csv()读取文件 1.python读取文件的几种方式 read_csv 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号 read_table 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符(“\t”) read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符) ...
1.读.csv文件 import pandas as pd data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv" data = pd.read_csv(data_path) print(data) 原文件: 读取结果: col1 col2 col3 col4 col5 0 2 a 1.4 apple 2020/1/1 1 3 b 3.4 banana 2020/1/2 ...
(1) read_csv() 用于读取文本文件。 (2) read_excel() 用于读取文本文件。 (3) read_json() 用于读取 json 文件。 (4) read_sql_query() 读取 sql 语句的。 其通用的流程如下: (1) 导入库 import pandas as pd。 (2) 找到文件所在位置(绝对路径 = 全称)(相对路径 = 和程序在同一个文件夹中的...
CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。pandas库提供了read_csv()函数来读取CSV文件,并将其转换为DataFrame对象,以便进行数据处理和分析。 以下是读取和使用CSV文件的步骤: 导入pandas库:import pandas as pd 使用read_csv()函数读取CSV文件,并将其存储为DataFrame对象:df = pd.read_csv...