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...
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,usecols=None, sq...
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...
例如,usecols=['id', 'name']、usecols='id,name'或usecols=[0, 1]都可以。 当指定列名时,请确保这些列名与CSV文件中的列名完全匹配,包括大小写。 如果CSV文件非常大,那读取整个文件可能会消耗过多内存,此时usecols的优势更为明显。 结论 使用Pandas的usecols参数可以有效地选择我们需要的列,减少内存使用,同时提...
1 pandas常用操作语句 1.1 全部读取数据 1.2 局部读取数据 1.3 设置行、列索引 1.n 导出数据 1 pandas常用操作语句 1.1 全部读取数据 读取.xlsx格式数据 语法格式: pda.read_excel('filename',sheetname=k,header=None,usecols=读取列名的list列表, default Noneencoding=utf-8) ...
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') ...
天宫鹤 pandas.read_excel()使用usecols参数会报错!!! 解决方法:弃之不用。
usecols 控制输入第一列和第三列 1.2、导入CSV格式数据 CSV是一种用分隔符分割的文件格式。由于Excel文件在存放巨量数据时会占用极大空间,且导入时也存在占用极大内存的缺点,因此,巨量数据常采用CSV格式。在Python中，导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。read_csv方法的参数非常多,这里只对常用的...
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],...
Help on function read_excel in module pandas.io.excel._base:read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None...