利用pandas对csv文件进行转置 import pandas as pd for i in range(NO_number): # 批量转置 num = str('{:g}'.format(i)) path = os.getcwd() + '/new_output/new_NO.' + num + '_S.csv' df = pd.read_csv(path, header=None) # path为csv文件的路径 data = df.values # data是数组,...
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1. 通过pandas读取csv文件 2. 获取某一列的值并进行类型转换 3. 通过apply方法中的匿名函数进行数据的处理 4. 输出到原始文件中 import pandas as pd file = "2019/万网2019.csv" data = pd.read_csv(file,encoding='utf-8') data[u'作者单位名称'] = data[u'作者单位名称'].astype(str) data[u'...
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代码如下: 1importpandas as pd2importos3# 获取文件名4file_path = r'D:\测试数据信息库\2021'5file_name =os.listdir(file_path)6print(file_name)78forfile_nameinfile_name:9# 分析并读取csv文件数据10df = pd.read_csv(r'D:\测试数据信息库\2021\{0}'.format(file_name), encoding='gbk')11...
1. 通过pandas读取csv文件 2. 获取某一列的值并进行类型转换 3. 通过apply方法中的匿名函数进行数据的处理 4. 输出到原始文件中 1 2 3 4 5 6 importpandas as pd file="2019/万网2019.csv" data=pd.read_csv(file,encoding='utf-8') data[u'作者单位名称']=data[u'作者单位名称'].astype(str) ...
首先,我们使用 Pandas 读取 CSV 文件: import pandas as pd df = pd.read_csv('sales_data.csv') print(df) 输出结果: Date Sales Expenses 0 2024-01-01 2000 800 1 2024-01-02 1850 950 2 2024-01-03 2100 1000 3 2024-01-04 1500 700 ...
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...
方法/步骤 1 首先需要导入pandas包，利用read_csv函数进行读取，相关参数选择可移步我的另一篇经验分享import pandas as pd df = pd.read_csv('new.csv', header=None, sep=',', encoding='utf-8') print(df)#new.csv 是文件名，改成自己的csv文件就可以了 2 ...
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...