In [15]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"}) In [16]: df.dtypes Out[16]: a int64 b object c float64 d Int64 dtype: object 你可以使用 read_csv() 的 converters 参数,统一某列的数据类型 In [17]: data = "col_1\n1\n...
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 1. 2. 下面看一下pd.read_csv常用的参数: pandas.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=No...
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3])#hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下#在读数之后自定义标题#columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']columns...
Unnamed: 0 object c1 int64 c2 int64 c3 int64 dtype: object 上述代码中ceshi.csv中的数据为: 因为csv中的数据都是用逗号隔开的。 ,c1,c2,c3a,0,5,10b,1,6,11c,2,7,12d,3,8,13e,4,9,14 代码将有列索引但没有行索引的数据,read_csv会自动添加上行索引(即使原数据有行索引)。
read_csv('test.csv',sep='\s+') In [7]: df Out[7]: id id.1 age0 1 'gz' 101 2 'lh' 12 使用dtypes查看每一列的数据类型,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [8]: df.dtypes Out[8]: id int64id.1 objectage int64dtype: object 如果我想修改age列的数据...
read_csv()接受以下常用参数: 1.1 基础 filepath_or_buffer: 变量 可以是文件路径、文件URL或任何带有read()函数的对象 sep:str,默认,,对于read_table是\t 文件分隔符,如果设置为None,则C引擎无法自动检测分隔符,而Python引擎可以通过内置的嗅探器工具自动检测分隔符。
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 file handle or StringIO) ...
实际上,read_csv()可用参数很多,如下: pandas.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, converters=None, true_values=None, false_values=None...
'Very Good','Good','Fair'],ordered=True)data=pd.read_csv('diamonds.csv',dtype={'cut':dtype})data.dtypesout:caratfloat64cutcategorycolorobjectclarityobjectdepthfloat64tablefloat64priceint64xfloat64yfloat64zfloat64dtype:object