df = pd.read_csv('your_file.csv', dtype={'column1': 'int32', 'column2': 'float64'}) 这样可以确保column1被读取为int32类型,column2被读取为float64类型。 二、CSV模块 CSV模块是Python内置的一个模块,适合处理简单的CSV文件。使用CSV模块读取CSV文件并获取数据类型的方法如下: import csv 读取CSV文...
使用pandas读取CSV文件中的字符串格式 在Python中,pandas库提供了强大的数据处理能力,其中read_csv函数可以用于读取CSV文件。通过设置参数,可以确保将数据以字符串格式读取。以下是一个基本的示例代码: importpandasaspd# 读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv',dtype=str)# 输出DataFrameprint(df) 1. 2. 3. 4....
df=pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',dtype={"编号": str}) df["编号"]=df["编号"]*4 1. 2. 10. engine pandas解析数据时用的引擎,pandas 目前的解析引擎提供两种:c、python,默认为 c,因为 c 引擎解析速度更快,但是特性没有 python 引擎全。如果使用 c 引擎没有的特性时,会自动退化为 python...
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]) 输出正常...
Pandas 的 read_csv 有一个名为 converters 的参数,它覆盖了 dtype ,所以你可以利用这个特性。 示例代码如下:假设我们的 data.csv 文件包含所有 float64 列,除了 A 和B 列-。您可以使用以下方式阅读此文件: df = pd.read_csv('data.csv', dtype = 'float64', converters = {'A': str, 'B': str}...
df = pd.read_csv('file.csv', dtype=float)print(df)在这个代码中，read_csv() 函数将 CSV ...
pd.read_csv(f, dtype=str)将读取所有内容作为字符串,除了 NAN 值。 以下是将解析为 NAN 的值列表:空字符串、’#N/A’、’#N/AN/A’、’#NA’、’-1.#IND’、’-1.# QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, “, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n /a...
df = pd.read_csv(file_path,sep="|",encoding="utf-16LE",header=None,na_values='null',dtype=str) 执行成功。打印第0行验证下: print(df.iloc[0]) 还有一种更简单的方法,如果csv文件不大,可以用记事本打开,查看-状态栏,可以看到文件下方有编码方式:UTF-16LE 。
DataFrame写入csv文件 dfrme.to_csv('E:/dst.csv',index=False)# 不要每行的编号 读取txt文件为DataFrame importpandasaspd frame = pd.read_table(path, header=None, index_col=False, delimiter='\t', dtype=str) frame = pd.read_table(src_path, delimiter='|', header=None, error_bad_lines=Fal...
read_csv('test.csv',sep='\s+',dtype={'label':str}) In [52]: df Out[52]: id id.1 age label0 1 'gz' 10 011 2 'lh' 12 02 这样才能符合我们的预期 engine Pandas目前的解析引擎提供两种:c, python,默认为c, 因为c引擎解析速度更快,但是特性没有python引擎高,如果使用c引擎没有的特性时...