import pandas as pd # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 指定行列 # 获取第一行数据 first_row = data.iloc[0] # 获取第一列数据 first_column = data.iloc[:, 0] # 获取指定行列数据 specific_data = data.iloc[0, 2] print(first_row) print(first_column) print(specific_dat...
for index,info in enumerate(read): #这里输出的是列表类型 print(info[:2]) #[:2]代表的是读取第0列和第1列 ,第2列不包括 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #读取除首行之外的第一,第二列 import csv filename='D:\\file_information1.csv' with open(filename,'r',encoding='utf-8')as f: re...
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 1. 2. 下面看一下pd.read_csv常用的参数: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=No...
importpandasaspd# 将"NA"和"Unknown"视为缺失值df=pd.read_csv('data.csv',na_values=['NA','Unknown']) 解析日期 如果CSV文件包含日期信息,您可以使用parse_dates参数将指定的列解析为日期。 importpandasaspd# 解析"date"列为日期df=pd.read_csv('data_with_dates.csv',parse_dates=['date']) 自定义...
read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd # 使用分号作为分隔符读取CSV数据 df = pd.read_csv('data_semicolon.csv', sep=';') 跳过行和指定列 ...
一.pd.read_csv() 1.filepath_or_buffer:(这是唯一一个必须有的参数,其它都是按需求选用的) 文件所在处的路径 2.sep: 指定分隔符,默认为逗号',' 3.delimiter: str, default None 定界符,备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:int or list of ints, default ‘infer’ ...
通过指定name与header,可以重命名列以及是否丢弃标题行: pd.read_csv(StringIO(data),names=['foo','bar','baz'],header=0)out:foobarbaz012314562789 pd.read_csv(StringIO(data),names=['foo','bar','baz'],header=None)out:foobarbaz0abc112324563789 ...
importpandasaspd# 读取csv文件df = pd.read_csv('file.csv')# 显示DataFrame对象print(df) 在上面的代码中,首先导入pandas库,然后使用read_csv函数读取名为’file.csv’的csv文件,并将其转换为DataFrame对象。最后打印DataFrame对象,显示文件内容。 read_csv函数有很多参数,可以根据需要进行设置,例如指定分隔符、编...
时,它会考虑从顶部跳过这些行示例 4:读取没有标题行的 CSV 文件如果您指定“header = None”,?python 将分 配一系列从 0 到(列数 - 1)的数字作为列名。在这个数据文件中,我们在第一行有列名。 mydata0 = pd.read_cs v("workingfile.csv", header = None)请参阅下面显示的输出 -?编辑 为列名添加前...
python查看数据集中指定列的数据 使用pandas库可以很方便地查看数据集中指定列的数据。首先,需要使用pandas的read_csv()方法读取数据集: import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') 其中,'data.csv'是数据集的文件路径。假设数据集中有以下几列:'col1'、'col2'、'col3'、'col4',想要查看'col2...