df1 =pd.read_table(url) # 读取前5行数据 df1.head() 1. 2. 3. 4. 5. # usecols 参数作为选取特定的列; df = pd.read_table(url,usecols = ['order_id','item_price']) df.head() 1. 2. 3. 不设置第一行为列名 #header默认为0,即以第一列为列名,这里设为None,意
pandas中提供了两种函数来读取文本文件,分别是read_csv()和read_table() 常用参数: filepath(文件路径) sep(分隔符,csv默认为",",table默认为"Tab") 文本文件存储和读取类似,对于结构化数据,可以通过函数to_csv()实现 常用参数: path_or_buf(代表文件路径,无默认) sep(代表分隔符,默认为",") (2)Excel文...
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参数名称 说明 filepath 接收string,代表文件路径,无默认 sep 接收string,代表分隔符。read_csv默认为“,”,read_table默认为制表符“\t”,如果分隔符指定错误,在读取数据的时候,每一行数据将连成一片 header 接收int或sequence,表示将某行数据作为列名,默认为infer,表示自动识别 names 接收array,表示列名,默认为Non...
read_csv()方法用来读取 csv格式的数据文件,read_table()方法则是读取通用分隔符分隔的数据文件,它们的参数相同。语法: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’,’, delimiter=None, header=’infer’, names=None, index_col=None, usecols=None,skiprows=None) 参数说明: filepath_or_buffer: str,表示...
read_xxx()参数: sep header 1、读取.txt文件数据 data=pd.read_csv('./type-.txt') data 1.1 sep参数 将文件中每一个词作为元素存放在DataFrame中 #sep参数可以多读取到的数据值进行拆分data=pd.read_csv('./data-07/type-.txt',sep='-') ...
读取CSV或者TXT文件需要用到pandas模块中的pd.read_csv()函数或者pd.read_table()函数,其中pd.read_csv()函数主要用来读取CSV文件,而pd.read_table()函数主要用来读取TXT文件。 pd.read_csv()函数的基本语法格式如下: pd.read_csv('文件.csv',sep=',') 其中的参数sep用于指定分隔符,一定要与拟读取的CSV文...
从上面的代码可以看出,函数在导入.csv文件时,与read_csv() 函数不同的是,即使是逗号分隔的文件也需要用sep指明分隔符号,而 不像read_csv()函数那样,如果文件是逗号分隔,则可以不写。 read_table()函数其他参数的用法与read_csv()函数的基本一致。
value of row index 0 and col index 1 is: {}'.format(sheet.cell_value(0,1)))print('The elements of row index 0 are: {}'.format(sheet.row_values(0)))print('The length of col index 1 are: {}'.format(len(sheet.col_values(1)))if__name__=='__main__':read_table_by_xlrd...