df=pd.read_csv('data.csv',names=['Name','Age','Occupation'],dtype={'Age':int}) 忽略列,只读取特定的列: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.read_csv('data.csv',usecols=['Name','Occupation']) 3.3 处理缺失的数据 ...
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=['Column1', 'Column2']) 处理缺失值 df = pd.read_csv('example.csv', na_values=['NA', 'NULL']) 设置索引列 df = pd.read_csv('example.csv', index_col='ID') 三、使用numpy库 numpy是一个用于科学计算的库,也可以用于读取CSV文件,但它主要用...
在Python中,read_csv是pandas库中用于读取CSV文件的函数。以下是其基本用法: 安装pandas库:首先,确保已经安装了pandas库。如果尚未安装,可以使用pip进行安装: bash pip install pandas 读取CSV文件:使用read_csv函数读取CSV文件。以下是一个简单示例: python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv...
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"]) 1. 我们看到names适用于没有表头的情况,指定names没有指定header,那么header相当于None。一般来说,读取文件会有一个表头的,一般是第一行,但是有的文件只是数据而没有表头,那么这个时候我们就可以通过names手动指定...
2. 什么是read_csv()? read_csv()是Pandas中用于读取CSV文件的核心函数,可以将CSV文件转换为Pandas DataFrame——一种专为数据操作设计的二维表格数据结构。 2.1 基本用法 以下是读取一个简单CSV文件的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd # 假设文件名为 "example.cs...
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read_csv()函数的基本语法如下: 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。
read_csv() 是 pandas 库中的一个函数,用于读取 CSV 格式的文件。 它的基本用法是: import pandas as pd df = pd.read_csv('文件路径') 复制代码 其中,‘文件路径’ 为 CSV 文件的路径,可以是绝对路径或相对路径。 read_csv() 函数会将 CSV 文件的内容读取为一个 DataFrame 对象,并将其赋值给 df ...
fromioimportStringIOdata=('a,b,c\n''1,2,3\n''4,5,6\n''7,8,9')pd.read_csv(StringIO(data))out:abc012314562789 通过指定name与header,可以重命名列以及是否丢弃标题行: pd.read_csv(StringIO(data),names=['foo','bar','baz'],header=0)out:foobarbaz012314562789 ...