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 ...
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...
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。 # 通过Dask的read_csv来读取文件da...
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...
read_csv()读取文件 1.python读取文件的几种方式 read_csv 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号 read_table 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符(“\t”) read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符) ...
(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...
在Python中,可使用pandas库的read_csv()函数来读取CSV文件。read_csv()函数的基本语法如下: import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 复制代码 其中,‘file.csv’ 是待读取的CSV文件的路径。读取CSV文件后,将其存储为一个DataFrame对象,这样可以方便地对数据进行操作和分析。 read_csv()函数还有...