CSV文件中可能包含缺失数据,pandas.read_csv()提供了参数来处理这种情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df=pd.read_csv('data_with_missing.csv',header=None)df=df.replace('',pd.NA)# 将空字符串替换为NAdf=df.dropna()# 删除包含NA的行 3.4 读取大文件 对于大文件,可...
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...
skiprows=2)print(df15)# nrows 需要读取的行数importpandasaspd# 读取前面2行df15 = pd.read_csv('data.csv', nrows=2)print(df15)# 文件尾部需要忽略的行数importpandasaspd# 忽略文件尾部3行df15 = pd.read_csv('data.csv', skipfooter=3)print(df15) ...
header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现,第3行数据将被丢弃,dataframe的数据从第5行开始。)。 注意:如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和...
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。 参考文档 这是pandas的read_csv的官方文档:python - pandas.read_csv ...
除了io参数之外,read_csv()函数还有许多其他参数,用于控制数据的读取和解析过程。 以下是一些常用的参数: sep:用于指定字段之间的分隔符,默认为逗号。 header:用于指定哪一行作为列名,默认为第一行。 skiprows:用于跳过指定的行数。 usecols:用于选择要读取的列。
默认情况下,read_csv()方法将CSV文件第一行中的值视为列标题,也可以自定义标题,且将自定义列名称的列表传递给方法的names属性,如果要覆盖默认的标头名称,则可以传递header=None关键字参数。 importpandasaspd data=pd.read_csv(r'books.csv')print(data.head(2))col_names=['Id','Survived']data=pd.read_...
参数: filepath_or_buffer : 字符串,或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL,有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv" header : 将行号用作列名,且是数据的开头。 注意当skip_blank_lines=True时,这个参数忽略注释行和空行。所以header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行...
Pandas 的read_csv(~)方法读取文件,并将其内容解析为 DataFrame。 这头猛犸象有 40 多个参数,但只需要一个。 参数 1.filepath_or_buffer|string或path object或file-like object 您要读取的文件的路径。 2.sep|string|optional 分隔数据的分隔符。如果设置为None,并且您正在使用 Python 解析引擎(请参阅下面的...
read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=None,mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False,skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None...