接下来,我们需要使用pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件。假设我们的CSV文件名为data.csv。 data=pd.read_csv('data.csv') 1. 步骤3:保留字段类型 最后,我们可以通过dtypes属性查看每个字段的数据类型,并保留这些数据类型。 data_types=data.dtypes 1. 示例代码 importpandasaspd# 读取CSV文件data=pd.read_...
首先,我们需要读取CSV文件。在Python中,我们可以使用pandas库的read_csv函数来实现这一点。以下是读取CSV文件的示例代码: importpandasaspd# 读取CSV文件file_path='your_file.csv'# 请替换为你的CSV文件路径data=pd.read_csv(file_path)# 显示数据的前5行print(data.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
frompandas.api.typesimportCategoricalDtypedtype=CategoricalDtype(['Ideal','Premium','Very Good','Good','Fair'],ordered=True)data=pd.read_csv('diamonds.csv',dtype={'cut':dtype})data.dtypesout:caratfloat64cutcategorycolorobjectclarityobjectdepthfloat64tablefloat64priceint64xfloat64yfloat64zfloat64dt...
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=...
import csv import pandas as pd 读取CSV文件:使用csv模块的reader函数读取CSV文件,并将其存储为一个列表。 代码语言:txt 复制 with open('file.csv', 'r') as file: csv_data = list(csv.reader(file)) 将CSV数据转换为DataFrame:使用pandas模块的DataFrame函数将CSV数据转换为DataFrame对象。 代码语言...
pandas as pd from pandasql import sqldf第三步：数据文件的读取dfdata = pd.read_csv("data.csv"...
f_csv = csv.reader(f, delimiter='\t') headers =next(f_csv)print(headers)# csv产生的数据都是字符串类型的,它不会做任何其他类型的转换# 数据类型转换 数据共有4列col_types = [str,float,int,str]forrowinf_csv:# 数据类型转换 本语句涉及 for in 的循环 zip函数的使用 ,生成器 以及tuple() ...
See the column types of data we imported.first_nameandcompanyare character variables. Remaining variables are numeric ones. ID int64 first_name object company object salary int64 Example 2 : Read CSV file with header in second row Suppose you have column or variable names in second row. To r...
read_csv()函数的简介 read_csv函数,不仅可以读取csv文件,同样可以直接读入txt文件(默认读取逗号间隔内容的txt文件)。 pd.read_csv('data.csv') pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, ma...
read_csv("avocado.csv") # Remove .query(...) .assign(Date=lambda data: pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d")) .sort_values(by="Date") ) regions = data["region"].sort_values().unique() avocado_types = data["type"].sort_values().unique() # ... Next, you’ll...