然后可以使用pandas的read_csv()方法中的sep参数读取这个csv文件为DataFrame。示例如下: import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv', sep=',') print(df) 运行上述代码后,会将csv文件中的数据读取为DataFrame,并输出: name age gender 0 Alice 25 F 1 Bob 30 M 2 Charlie 20 M 可以看到,读取...
read_csv(filepath_or_buffer: Union[ForwardRef('PathLike[str]'), str, IO[~T], io.RawIOBase, io.BufferedIOBase, io.TextIOBase, _io.TextIOWrapper, mmap.mmap], sep=, delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=...
pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",header=1,encoding='gbk') # 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 1. 2. names 被赋值,header 没有被赋值 pd.read_csv(file_path,sep=",|:|;",engine="python",encoding='gbk',names=["编号", "英雄", ...
import pandas as pd # 使用正则表达式指定多个分隔符(例如:空格、逗号、分号) df = pd.read_csv('your_file.csv', sep=r'[,\s;]+') # 查看数据 print(df)
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 ...
sep=',') print("***自动补全缺失数据为NaN***") data5 = pd.read_csv('data.csv',header=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 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...
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) ...
import pandas as pd read_csv() 函数用于从 csv 文件中检索数据。read_csv() 方法的语法是: pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None,usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True,dtype=None, engine=None, con...
import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 复制代码 其中,‘file.csv’ 是待读取的CSV文件的路径。读取CSV文件后,将其存储为一个DataFrame对象,这样可以方便地对数据进行操作和分析。 read_csv()函数还有一些可选参数,用于指定文件的编码、分隔符、行索引等信息。以下是一些常用的参数: sep:指定分隔...