我们可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件,并通过设置nrows参数来指定要读取的行数。 下面是读取CSV文件中指定行的示例代码: importpandasaspd# 读取CSV文件的前5行数据df=pd.read_csv('data.csv',nrows=5)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 通过设置nrows参数为5,我们只会读取CSV文件的前5行数据。你可以...
data = pd.read_csv('sub_customer.csv',nrows=5) 2)head函数:也是pandas中的用法,不过这个用法需要将大量数据存入到内存中,然后才会读其中的前5行。 import pandas as pd data = pd.read_csv('sub_customer.csv') data.head(5) 3)循环读取前五行方法:最原始的方法,非常耗时。 N = int(raw_input('E...
first_three_rows.append(line.strip())print(first_three_rows) 使用pandas库:如果数据是以表格形式存储在文件中,可以使用pandas库来读取数据,并使用head()方法获取前几行数据。例如,假设有一个名为data.csv的文件,包含了多行数据,要取得前3行数据,可以使用以下代码: importpandasaspddata= pd.read_csv('data....
# 下面是按照列属性读取的 d = pd.read_csv('D:\Data\新建文件夹\list3.2.csv', usecols=['case', 'roi', 'eq. diam.','x loc.','y loc.','slice no.']) print(d) d = pd.read_csv('D:\Data\新建文件夹\list3.2.csv', usecols=['case', 'roi', 'eq. diam.','x loc.','y l...
data5= pd.read_csv('data.csv',header=None) 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。
一.pd.read_csv() 1.filepath_or_buffer:(这是唯一一个必须有的参数,其它都是按需求选用的) 文件所在处的路径 2.sep: 指定分隔符,默认为逗号',' 3.delimiter: str, default None 定界符,备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:int or list of ints, default ‘infer’ ...
importcsvimportpandasaspdwithopen('test.csv','r')asf:reader=csv.reader(f)column=[row[1]forrowinreader]print(column) 按照列属性进行读取 importpandasaspd datas=pd.read_csv('test.csv',usecols=['name','price','num'])print(datas) 按照列属性读取数据前十行 ...
import pandas as pd import requests import io pricing_url = "https://pricing.us-east-1.amazonaws.com/offers/v1.0/aws/AmazonEC2/current/index.csv" pricing_r = requests.get(pricing_url).content pricing = pd.read_csv(io.StringIO(pricing_r.decode('utf-8'))) ParserError: Error tokenizing ...
read_csv函数是Pandas中用于读取CSV文件的函数,它可以将CSV文件中的数据读取为一个DataFrame对象,方便进行后续的数据处理和分析。 以下是一个示例代码,演示了如何使用Pandas逐行读取CSV文件: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取CSV文件,跳过前48行 df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=ran...