df1 = pd.read_csv('./data/type_line',sep='-',header=None) 0 1 2 0 你好 我好 他也好 1 也许 大概 有可能 2 然而 未必 不见得 1. 2. 3. 4. 5. 四)pd.read_csv()还可以读取其他类型的文件,只是要定义分隔符 pd.read_csv('./data/wheats.tsv',sep='\t',header=None) 0 1 2 3...
df1 =pd.read_table(url) # 读取前5行数据 df1.head() 1. 2. 3. 4. 5. # usecols 参数作为选取特定的列; df = pd.read_table(url,usecols = ['order_id','item_price']) df.head() 1. 2. 3. 不设置第一行为列名 #header默认为0,即以第一列为列名,这里设为None,意味不设置第一行为列...
import pandas as pd import csv # 传入要抓取的url url1 = "http://www.compassedu.hk/qs" #0表示选中网页中的第一个Table df1 = pd.read_html(url1)[0] # 打印预览 df1 # 导出到CSV df1.to_csv(r"C:\Users\QDM\Desktop\世界大学综合排名.csv",index=0,encoding = "gbk") # 或导出到Excel...
# 导入库importpandasaspdimportcsv# 传入要抓取的urlurl1="http://www.compassedu.hk/qs"#0表示选中网页中的第一个Tabledf1=pd.read_html(url1)[0]# 打印预览df1# 导出到CSVdf1.to_csv(r"C:\Users\QDM\Desktop\世界大学综合排名.csv",index=0,encoding="gbk")# 或导出到Exceldf1.to_excel(r"C:...
*就是 按Tab 键位 会出现read_ 列表 ,选取自己所需要的 read_table()主要用来读取简单的数据 , txtorcsv 文件打开是这样的 : 👇 文件数据的读取 : dinner = pd.read_table('diner.csv',delimiter=',',header=0,index_col=0 ,encoding='gbk') ...
如果是读取以txt文件提供的数据,只需将pd.read_csv()改成pd.read_table即可 data = pd.read_table('文件名',header=None,encoding='gb2312',sep=',',index_col=0) 其中header=None:没有每列的column name,可以自己设定,encoding=‘gb2312’:其他编码中文显示错误,sep=’,’:用逗号来分隔每行的数据,inde...
import pandas as pddf = pd.read_csv('01.csv')df 当使用read_table()时,运行代码后出现一个Warning,使用的是最新的版本python3.7。根据提示,修改如截图: FutureWarning: read_table is deprecated, use read_csv instead, passing sep='\t' df = pd.read_table('doupo.txt')df 使用to_csv()方法,可以...
read_table函数是pandas库中的一个函数,用于将一个表格文件读入为一个DataFrame对象。 函数语法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.read_table(filepath_or_buffer, sep='\t', header='infer', names=None, index_col=None, dtype=None, na_values=None, converters=None, skiprows=Non...
read_table方法与read_csv方法类似,可以读取几乎所有的文本文件,在读取时,可以通过以下参数灵活的读取文件。 sep 指定分隔符,读取特殊格式的文件,比如用逗号或者空格隔开的文本 如果文件是csv文件,也可以使用1.1章节方法进行读取。 header,names header指定数据的表头,names指定读入后数据框的列标。默认情况下,将导入数据...
tb = pd.read_html(url)[3] #经观察发现所需表格是网页中第4个表格,故为[3] tb.to_csv(r'1.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0) print('第'+str(i)+'页抓取完成') 只需不到十行代码,1分钟左右就可以将全部178页共3535家A股上市公司的信息干净整齐地抓取下来。比采...