CSV文件中可能包含缺失数据,pandas.read_csv()提供了参数来处理这种情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df=pd.read_csv('data_with_missing.csv',header=None)df=df.replace('',pd.NA)# 将空字符串替换为NAdf=df.dropna()# 删除包含NA的行 3.4 读取大文件 对于大文件,可...
prefix 参数,当导入的数据没有 header 时,设置此参数会自动加一个前缀。比如: In [1]: df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, header=None) In [2]: df Out[2]: 0 1 2 0 name age gender 1 椎名真白 18 女 2 古明地觉 17 女 3 古明地恋 16 女 # 我们看到在不指定names...
使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。 as_recarray : boolean, default False 不赞成使用:该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze ...
skiprows=2)print(df15)# nrows 需要读取的行数importpandasaspd# 读取前面2行df15 = pd.read_csv('data.csv', nrows=2)print(df15)# 文件尾部需要忽略的行数importpandasaspd# 忽略文件尾部3行df15 = pd.read_csv('data.csv', skipfooter=3)print(df15) ...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True) 1. 不管分隔符是什么,只要是空白字符,那么可以通过delim_whitespace=True进行读取。 header 设置导入 DataFrame 的列名称,默认为 "infer",注意它与下面介绍的 names 参数的微妙关系。 names 当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名。
io参数的使用 read_csv()函数的io参数用于指定数据的输入源,它可以接受多种不同的输入方式,包括文件路径、URL、文件对象、字符串等。下面是一些常见的io参数用法: 1. 从本地文件读取 可以将文件路径传递给io参数,以从本地文件系统中读取CSV文件。例如: import pandas as pd # 从本地文件读取CSV数据 df = pd...
比如这里pd.read_csv()包含如下一些参数：pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path...
2. 通用解析参数 (1) encoding:表示这只编码格式,utf-8,gbk。 pd.read_csv(r"data\students_gbk.csv") # UnicodeDecodeError 如果提示错误喂 UnicodeDecodeError —> 需要想到编码问题。 pandas 默认使用 utf-8 格式读取。 .pd.read_csv(r"data\students_gbk.csv", encoding="gbk")#id name address gender...
默认情况下,read_csv()方法将CSV文件第一行中的值视为列标题,也可以自定义标题,且将自定义列名称的列表传递给方法的names属性,如果要覆盖默认的标头名称,则可以传递header=None关键字参数。 importpandasaspd data=pd.read_csv(r'books.csv')print(data.head(2))col_names=['Id','Survived']data=pd.read_...