usecols : 用来选择读取csv文件的指定列名 dtype : 配置所读数据的类型 encoding : 一般使用UTF-8或者GBK to_csv() path_or_buf sep na_rep : 配置空值补全的值, 默认用空格 float_format : 配置将浮点数转为字符串 columns : 配置需要写入列的列名, 默认从第一列开始写入 header : 配置是否写入列名, 默...
data=pd.read_csv('data.csv') 1. 该代码行将使用pandas的read_csv函数读取名为data.csv的CSV文件,并将数据存储在名为data的变量中。 步骤4:获取列索引 读取CSV文件后,我们通常希望获取各列的索引。pandas提供了方便的方式来做到这一点。我们可以使用以下代码获取列的索引: column_indices=data.columns 1. 这...
custom_columns = ['ID', 'Name', 'Age'] df = pd.read_csv('data.csv', names=custom_columns) 指定数据类型 如果需要为某些列指定特定的数据类型,可以使用dtype参数。 import pandas as pd # 指定"ID"列为整数类型,"Age"列为浮点数类型 dtype_mapping = {'ID': int, 'Age': float} df = pd....
使用pandas的read_csv()函数读取csv文件,并将其存储为一个DataFrame对象: 使用DataFrame对象的columns属性来获取列名: 使用DataFrame对象的columns属性来获取列名: column_names将是一个包含所有列名的列表。 可以使用以下代码打印出列名: 可以使用以下代码打印出列名: 以上是使用pandas库来查看csv文件的列名的方法。pandas...
Python中的read_csv函数是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。read_csv函数有很多参数可以调整,其中一个重要的参数是nrows,用于指定要读取的行数。 要读取CSV文件中的列的长度,可以使用read_csv函数读取整个文件,并使用DataFrame的shape属性获取行数和列数。然后,可以使用DataFrame的head方...
二.pd.to_csv() 1.path_or_buf:字符串,放文件名、相对路径、文件流等; 2.sep:字符串,分隔符,跟read_csv()的一个意思 3.na_rep:字符串,将NaN转换为特定值 4.columns:列表,指定哪些列写进去 5.header:默认header=0,如果没有表头,设置header=None,表示我没有表头呀!
reader = csv.reader(file) for row in reader: print(row) csv.reader 可以逐行读取 CSV 文件的内容,并将每一行作为一个列表返回。 读取特定列的数据 import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') selected_columns = df[['column1', 'column2']] ...
data5= pd.read_csv('data.csv',header=None) 查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。
pd.read_csv(StringIO(data)) out: a b a.1 0 0 1 2 1 3 4 5 Filtering Columns(usecols) usecols参数允许您使用列名,位置号或可调用的方法选择文件中列的任何子集. data='a,b,c,d\n1,2,3,foo\n4,5,6,bar\n7,8,9,baz'pd.read_csv(StringIO(data))out:abcd0123foo1456bar2789baz ...
print(df.columns)输出结果 在网上搜了很久都没找到解决方法。偶然想到可能跟文件名中包含中文字符有关,于是尝试将文件名和路径中的所有中文字符修改成英文字符 运行如下代码: df = pd.read_csv('D:\source_lists.csv',encoding='utf-8',engine='python') ...