import pandas as pd try: from StringIO import StringIO except ImportError: from io import StringIO csvdata = """user_id,username 1,Alice 3,Bob foobar,Caesar""" sio = StringIO(csvdata) pd.read_csv(sio, dtype={"user_id": int, "username": "string"}) ValueError: invalid literal for ...
data = pd.read_csv(csv_name, encoding='GBK', usecols=[1, 5], names=['Time', 'Changes'],header=0) 由于原CSV文件存在中文,所以读入时encoding='GBK',usecols指明实际读入哪几列,下标从0开始,names为这些列指定index,如果指定了names用作索引,就需要写header=0,表明以第0行为索引行,否则会导致将原来...
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"]) 1. 我们看到names适用于没有表头的情况,指定names没有指定header,那么header相当于None。一般来说,读取文件会有一个表头的,一般是第一行,但是有的文件只是数据而没有表头,那么这个时候我们就可以通过names手动指定...
read_csv(filepath_or_buffer: Union[ForwardRef('PathLike[str]'), str, IO[~T], io.RawIOBase, io.BufferedIOBase, io.TextIOBase, _io.TextIOWrapper, mmap.mmap], sep=, delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=...
Python的数据分析包Pandas具备读写csv文件的功能,read_csv 实现读入csv文件,to_csv写入到csv文件。每个函数的参数非常多,可以用来解决平时实战时,很多棘手的问题,比如设置某些列为时间类型,当导入列含有重复列名称时,当我们想过滤掉某些列时,当想添加列名称时... 这篇专题我们结合官方文档,带你全面了解这些常用的参...
对于不超出内存限制的CSV文件,可以直接使用pandas读取。 # 读取CSV文件,设定合适的参数以控制内存消耗df=pd.read_csv('large_file.csv',low_memory=False) 1. 2. low_memory=False参数可以避免内存警告,虽然会消耗更多内存。 方法B: 使用dask 当文件体积庞大时,建议使用dask。
(3)使用迭代器。可以逐个地将CSV文件中的数据读取到内存中进行处理 importpandasaspdchunksize=100000# 每块数据的大小reader=pd.read_csv('test.csv',iterator=True,low_memory=False)loop=Truewhileloop:try:chunk=reader.get_chunk(chunksize)print(chunk)# do_something(chunk)exceptStopIteration:loop=Falseprint(...
File"E:\Python\Python35\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line1848,inread data =self._reader.read(nrows) File"pandas\_libs\parsers.pyx", line876,inpandas._libs.parsers.TextReader.read File"pandas\_libs\parsers.pyx", line891,inpandas._libs.parsers.TextReader._read_low_memory ...
首先,我们对 CSV 文件进行读取,可以通过相对路径,也可以通过 os 动态取得绝对路径 os.getcwd() os.path.json。 import pandas as pddf = pd.read_csv("./data/my_csv.csv")print(df,type(df))# col1 col2 col3 col4 col5#0 2 a 1.4 apple 2022/1/1#1 3 b 3.4 banana 2022/1/2#2 6 c ...
read_csv这些函数应该都不会陌生。但是对于数据量比较大的时候,需要往往需要更加好的方案才能够更快速地读取csv文件。本文就对此进行分析。 R语言比较熟,直接上结论:data.table包的fread函数是读取csv文件最快的包,没有之一。无论多大的csv,它都能够发挥硬件的最大效能,急速读取csv文件。对于单个csv文件而言,已经没...