pd.read_csv(io.StringIO(t), dtype={'int':'object'}, parse_dates=['date']).info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 1 entries, 0 to 0 Data columns (total 4 columns): int 1 non-null object float 1 non-null float64 date 1 non-null datetime64[ns] str 1 non-...
data = pd.read_csv('diamonds.csv',dtype={'carat': np.float64,'depth': np.float64,'table':np.float64}) data.dtypes out: carat float64 cut object color object clarity object depth float64 table float64 price int64 x float64 y float64 z float64 dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 6...
'Very Good','Good','Fair'],ordered=True)data=pd.read_csv('diamonds.csv',dtype={'cut':dtype})data.dtypesout:caratfloat64cutcategorycolorobjectclarityobjectdepthfloat64tablefloat64priceint64xfloat64yfloat64zfloat64dtype:object
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读取的数据类型为Dataframe obj.dtypes可以查看每列的数据类...
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...
2.Pandas读取csv文件 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, skipinitialspace=...
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。
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。