6 my_columns = [0, 3] 7 with open(input_file, 'r', newline='') as csv_in_file: 8 with open(output_file, 'w', newline='') as csv_out_file: 9 filereader = csv.reader(csv_in_file) 10 filewriter = csv.writer(csv_out_file) 11 for row_list in filereader: 12 row_list_ou...
2. ①读取csv文件 fpath='/test.csv' ratings=pd.read_csv(fpath) print(ratings.head(5)) #读取前n行数据 print(ratings.shape) #查看行数和列数 print(ratings.columns) #查看列名列表 print(ratings.index) #查看索引列 1. 2. 3. 4. 5. 6. 运行截图: ②读取excel文件 fpath_1='./access_pv...
print(ratings.columns) #查看列名列表 print(ratings.index) #查看索引列 运行截图: ②读取excel文件 fpath_1='./access_pvuv.txt'pvuv=pd.read_csv(fpath_1,sep='\t',#设置分隔符header=None,#没有表头names=['pdata','pv','uv']#自定义列名)print(pvuv)#读取全部数据 运行截图: ③读取数据库文...
Python Pandas——Read_csv详解 目前最常用的数据保存格式可能就是CSV格式了,数据分析第一步就是获取数据,怎样读取数据至关重要。 本文将以pandas read_csv方法为例,详细介绍read_csv数据读取方法。再数据读取时进行数据预处理,这样不仅可以加快读取速度,同时为后期数据清洗及分析打下基础。 导入必要的库 import pandas...
使用read_csv参数进行选择性读取:使用read_csv中的参数读取文件的特定行、列或块。 df = pd.read_csv('file.csv', usecols=['col1', 'col2'], nrows=100) 使用fillna处理缺失数据:用特定值或计算值(如列的均值)填充缺失值。 df.fillna(df.mean(), inplace=True) ...
1. 使用csv库进行CSV文件读写操作 2. 使用Pandas库进行CSV文件读写操作 3. 使用numpy库进行CSV文件读...
读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path:文件路径,usecols:指定读取的列名,encoding:编码 data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8') data.head() name num 0 酥油茶 219.0 1 青稞酒 95.0 2 酸奶 62.0 3 糌粑 16.0 4 琵琶肉 2.0 #指定读取的列...
pd.read_csv:读取数据。 得到结果: 2 实例 为了弄清楚数据框中有哪些列,我们先运行如下代码: 代码语言:javascript 复制 list(date.columns) 得到结果: 代码语言:javascript 复制 ['input_time','申请状态','历史最高逾期天数.x','原始分','历史最高逾期天数.y','y','Ratio','7天内申请人在多个平台申请...
如果CSV文件中的列为 firstname, lastname, age,SQL为select firstname, age from ossobject。 如果KeepAllColumns为true,则输出为firstname,,age(中间多一个逗号)。 如果KeepAllColumns为false,则输出为firstname,age。 说明 引入该选项的原因是让原本处理GetObject返回数据的代码可以在不用修改的情况下平移切换到Sel...