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 ...
dtype :列的类型名称或字典 -> 类型,默认为 None 数据或列的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32} (engine=‘python’ 不支持) 和 converters : dict, default None Dict 用于转换某些列中的值的函数。键可以是整数或列标签 使用此功能时,我可以调用pandas.read_csv('file',dtype=obj...
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", ...
str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv sep: str, default ‘,’ 指定分隔符。如果不指定参...
上面的代码中,我们首先导入pandas库,然后使用read_csv方法读取名为data.csv的csv文件。接着,我们使用dtypes属性打印出数据集中每一列的数据类型。 如果想要查看特定列的数据类型,可以使用以下代码: # 查看特定列的数据类型print(df['column_name'].dtype) ...
df = pd.read_csv('somefile.csv') …给出一个错误: …/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130:DtypeWarning:列(4、5、7、16)具有混合类型。在导入时指定 dtype 选项或设置 low_memory=False。 为什么 dtype 选项与 low_memory 相关,为什么 low_memory=False 帮助? 原文由 Josh 发布,翻译遵循 CC BY...
df = pd.read_csv('file.csv', dtype={'col1': str, 'col2': int, 'col3': float}) 复制代码 其中,{'col1': str, 'col2': int, 'col3': float}是每列的数据类型字典。 可选地,可以使用skiprows参数跳过指定的行数: df = pd.read_csv('file.csv', skiprows=[0, 2, 3]) 复制代码...
1. 指定数据类型：`pd.read_csv`函数的`dtype`参数允许你指定每列的数据类型，避免了pandas自动识别数据类型所消耗的时间。如果你知道每列的数据类型，可以使用`dtype`参数明确地指定它们。2. 使用更小的数据类型：Pandas支持一些较小的数据类型，如`int8`和`float16`，你可以在读取时使用这些较小的...
输出 解决 读取csv的时候 加上dtype参数 输出为string或object都可以 像这样 importpandasasps data=ps.read_csv(r"E:\AppData\DongDong\Download\file\2023-04\BaseDataPriceDetail.csv",sep=',',usecols=[4],dtype=str) arrary=data.values[0::,0::]#读取全部行,全部列print(arrary[19]) ...
data=pd.read_csv('diamonds.csv',converters={'carat':str})data.dtypesout:caratobjectcutobjectcolorobjectclarityobjectdepthfloat64tablefloat64priceint64xfloat64yfloat64zfloat64dtype:object data.carat.apply(type).value_counts()out:<class'str'> 53940Name:carat,dtype:int64 ...