上面的代码中,我们生成了一个包含时间戳的DataFrame,并将其保存为time_data.csv文件。接下来我们将使用read_csv方法读取该文件,并将时间戳列设置为索引。 设置时间戳列为索引 importpandasaspd# 读取csv文件并设置时间戳列作为索引df=pd.read_csv('time_data.csv',index_col=0,parse_dates=True)print(df) 1. ...
当你需要从CSV文件中导入数据到Pandas的DataFrame时,使用read_csv()函数是常规做法。在导入过程中,通过适当设置read_csv()参数,你可以控制数据加载的各个方面。 例如,以下代码导入了一个CSV文件,但告诉Pandas不创建默认索引: import pandas as pd df = pd.read_csv('your-data.csv', index_col=False) 或者,如...
import pandas as pd df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv',usecols = ['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer']) print(df.Name.head()) ''' 0 Gaopeng Yang 1 Changqiang You 2 Mei Sun 3 Xiaojuan Sun 4 Gaojuan You Name: Name, dtype: object ''' 1. 2. 3. 4...
import pandas as pd # 我们想要将'`email`'列作为DataFrame的索引 df8 = pd.read_csv('data.csv', index_col='email') print(df8) # 或者,如果我们知道'email'列在第4列的位置,也可以这样指定 df9 = pd.read_csv('data.csv', index_col=3) print(df9) usecols 读取指定的列 usecols读取指定的列...
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。
pd.read_csv() 参数详解 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a ...
df=pd.read_csv('filename.csv',encoding='utf-8',index_col=0)2.写csv不要索引 同样在生成csv...
>>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"]) date temperature humidity 0 2021-07-01 95 50 1 2021-07-02 94 55 2 2021-07-03 94 56 但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。 >>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"], index_col...
importpandasaspdimporttimestart_time=time.time()df=pd.read_csv("test.csv",index_col=0)end_time=time.time()diff_time=end_time-start_timeprint(diff_time)#52.74955630302429 (2)分而治之,分块读取文件。将CSV文件分成若干个块进行处理,而不是将整个文件一次性读取到内存中。