(3)、header=None,并指定新的索引的名字names=seq序列;如果指定的新的索引名字的序列比原csv文件的列数少,那么就截取原csv文件的**倒数列**添加上新的索引名字 df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4)) print(df) 结果: 2 3 c1 c2 c3 c4 a 0 5 10 b 1 6 11 c 2 7 12 d...
设置header参数:在调用pd.read_csv函数时,将header参数设置为None。这告诉pandas不要将文件中的任何一行作为列名(即忽略头文件)。 (可选)指定列名:如果忽略头文件后,DataFrame的列名将是默认的整数索引(0, 1, 2, ...),你可能希望为这些列指定更有意义的名称。可以通过names参数来实现这一点。 代码示例 python...
张六,男,22,123@qq.com# 读取示例df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None)print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None, names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) index_col 用作行索引...
查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。 read_csv(filepath_or_buffer: Union[ForwardRef('PathLike[str]'), str, IO[~T],...
查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置header为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。 参考文档 这是pandas的read_csv的官方文档:python - pandas.read_csv ...
print('用read_csv读取的csv文件:', df) df=pd.read_table('D:/project/python_instruct/test_data1.csv', sep=',') print('用read_table读取csv文件:', df) df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', header=None) ...
header=None时,即指明原始文件数据没有列索引,这样read_csv为自动加上列索引,除非给定列索引的名字。数据有表头时不能设置header为空(默认读取第一行,即header=0)。 header=0时,表示文件第0行(即第一行,python,索引从0开始)为列索引,这样加names会替换原来的列索引。
1.1显然直接读取之后,发现文件的第一列作为了表头,如果不希望这样,需要加限定条件:header = None import pandas as pd data_path =r"F:\joyful-pandas-master\data\my_csv.csv" data = pd.read_csv(data_path, header=None) print(data) 运行结果: ...
= pd.read_csv("workingfile.csv", header = None, prefix="var" )在这 种情况下,我们设置var为前缀,告诉 python 在每个列名之前包含此关键字。 var0 var1 va r2 var30 ID first_name company salary1 11 David Aon 742 12 Jamie TCS 763 13 St ...
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, mangle_dupe_cols=True, ...