与其他参数的配合使用:usecols可以与其他Pandas参数(如read_csv中的parse_dates、date_parser等)配合使用,以实现更复杂的数据处理和分析需求。例如,可以结合使用usecols和parse_dates来仅解析某些日期列。 返回值:使用usecols时,返回的DataFrame只包含指定的列,其他列将被忽略。因此,在使用结果之前,请确保所需的列已被...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False, dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None, na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=N...
使用pandas的功能，需要下载pandas包，Anaconda中打开jupyterNotebook，在代码行中输入如下命令进行下载。#下...
选择性地读取列：如果数据集包含大量列，而你只需要其中几列进行分析，可以通过usecols参数指定需要读取的列，以减少数据加载量。三、高效数据处理 数据处理是数据分析的核心环节，Pandas提供了丰富的数据处理功能，但处理大数据集时仍需注意效率。避免使用迭代：Pandas的设计初衷是向量化操作，即尽可能利用向量化操作来替代...
1. 理解usecols usecols是Pandas库在读取数据时(例如:通过pd.read_csv())的一个参数。它允许我们指定我们只想要读取的列,从而节省内存并提高读取性能。如果你的数据集非常大,但你只关心其中的几个列,usecols将非常有用。 2. 整体流程 下面是使用usecols参数的整体流程: ...
当我们用pandas的read_excel读取excel数据时,会遇到excel工作表里有非常多的列,但我们在做数据分析时可能只需要用到其中的部分列。这个时候就需要用到read_excel的usecols参数(Usecols是use columns的缩写),用来指定read_excel读取excel表时只读取usecols指定列的数据。Usecols参数的值有以下四种形式: ...
usecols:指定要读取的列。默认为None,表示全部。 nrows:要读取的行数。默认为None,表示全部。 na_values:指定要识别为缺失值的值。即将指定值视为None或NaN。 Dynamite.txt importpandas filepath=r'C:\Users\Administrator\Desktop\Dynamite.txt'Dynammite_Songs_Data=pandas.read_table(filepath,na_values='无'...
由于某些自动化原因,我需要将usecols参数传递给 pandas.read_excel 函数。 问题是,当我不使用usecols参数时,数据加载时没有错误。 这是代码: import pandas as pd df = pd.read_excel(file) df.colums Index([u'col1', u'col2', u'col3', u'col with unicode à', u'col4'], dtype='object') ...
#读取Excel/Csv创建pandas对象path=r"实验.csv"Csv对象=pandas.read_csv(pathindex=False, encoding="ANSI",header=2,sep=",") Excel对象=pandas.read_excel(path, index=False,usecols=["列名1","列名2"],sheet_name=)read_csv、read_excel共有属性：path：待打开文件的绝对路径或者相对路径 index：是否...