现在,我们可以使用csv.reader对象的next()函数来读取CSV文件的头行数据,并将其保存在一个变量中。使用以下代码读取并保存头行数据: header_row=next(reader) 1. 在这段代码中,我们使用next()函数来读取csv.reader对象的下一行数据,也就是CSV文件的头行数据,并将其赋值给一个变量header_row。 至此,我们已经完成...
185)]# 表头header=['name','age','height']withopen('person.csv','w',encoding='utf-8',newline='')asfile_obj:# 创建对象writer=csv.writer(file_obj)# 写表头writer.writerow(header)# 遍历,将每一行的数据写入csvforpinperson:writer.writerow(p)...
这个例子中,我们使用to_csv()方法将DataFrame对象写入CSV文件,并设置index=False以避免写入行号。 要将DataFrame对象写入CSV文件,可以使用to_csv()方法: df.to_csv('output.csv', index=False) 在这个例子中,我们导入了pandas库,并使用read_csv()函数将CSV文件读取为DataFrame对象。 pandas库也可以用于处理Excel文件。
1.读取数据: data = pd.read_csv('D:/jupyter/data/mydata/vertex.csv', header = None) 按行读取: importcsvwithopen('../file.csv','r')asexcelfile: reader = csv.reader(excelfile)forrowinreader:print(row) 2.在某个位置插入一列,并指定列名 scibert_df.insert(0,'id',node['true_idx'])...
in enumerate(csv_reader, 1): if line_no == 1: print('Header:') print(line) ...
csv_read = csv.reader(csv_file, delimiter=',') #Delimeter is comma count_line = 0 # Iterate the file object or each row of the file for row in csv_read: if count_line == 0: print(f'Column names are {", ".join(row)}') ...
保存csv 文件的时还可以使用其他一些参数。 sep表示值分隔符。 decimal表示小数分隔符。 encoding设置文件编码。 header指定是否要在文件中写入列标签。 s = df.to_csv(sep=';', header=False) print(s) CHN;China;1398.72;9596.96;12234.78;Asia;1949-10-01 ...
/usr/bin/python3 import csv f = open('values.csv', 'r') with f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: print(row) 上面的python脚本使用读取values.csv文件中的值csv.DictReader。 这是示例的输出。 $ ./read_csv3.py {' max': ' 10', 'min': '1', ' avg': ' 5.5'}...
What I want to do is iterate but keep the header from the first row. skiprows makes the header the first row after the skipped rows. What is the best way of doing this? data = pd.read_csv('test.csv', sep='|', header=0, skiprows=10, nrows=10) python...
reader=tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)# 使用tensorflow文本行阅读器,并且设置忽略第一行 key,value=reader.read(file_queue)defaults=[[0.],[0.],[0.],[0.],[0.],[0.],[0.],[0.],[0.]]# 设置列属性的数据格式LOW,AGE,LWT,RACE,SMOKE,PTL,HT,UI,BWT=tf.decode_csv(value,defaults...