read_csv读取的数据类型为Dataframe obj.dtypes可以查看每列的数据类型 obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',header=None,names=range(2,5))printobj_22340c1 c2 c31051021611327124381354914 header=None 即指明原始文件数据没有列索引,这样read_csv为自动加上列索引,除非你给定列索引的名字。 obj_2=pd.read_cs...
df=pd.read_csv('data.csv') 1. 3. 查看数据的前几行 为了更好地了解CSV文件的结构和内容,我们可以使用head方法查看数据的前几行。 print(df.head()) 1. 4. 获取某一列的字段数据类型 要获取CSV文件某一列的字段数据类型,我们可以使用dtypes属性。该属性返回一个Series对象,其中包含了每一列的字段数据类型。
当使用open函数打开文件后,就可以使用该文件对象的各种方法了,read就是其中一种。 read()会读取一些数据并将其作为字符串(在文本模式下)或字节对象(在二进制模式下)返回。 read方法有一个参数: f.read(size) # f为文件对象 参数size(可选)为数字,表示从已打开文件中读取的字节计数,默认情况下为读取全部。 假...
df=pd.read_csv('data.tsv',sep='\t') 3.2 指定列名和数据类型 指定列名和列的数据类型: 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.csv',names=['Name','Age','Occupation'],dtype={'Age':int}) 忽略列,只读取特定的列: 代码语言:javascript 代码运行次数...
2.读取CSV文件 #导入模块 import csv #打开文件,用with打开可以不用去特意关闭file了 with open('test.csv','r')as csvfile: #读取csv文件,返回的是迭代类型 read=csv.reader(csvfile) for i in read: print(i) 3.读取CSV指定行内容 import csv with open("test.csv","r") as csvfile: read =...
在Python中确定CSV文件中列的数据类型可以通过以下步骤实现: 1. 导入所需的模块:首先,需要导入`csv`和`pandas`模块。`csv`模块用于读取CSV文件,`pandas`模块用于数...
read_csv函数默认的分隔符参数为‘,’,所以这里的read_csv('./mydata.csv')完整写法为read_csv('./mydata.csv',sep=',')。如果有需要我们也可以修改sep中的分隔符符号,去实现不同分隔符下数据的读取 read_csv函数读取后返回对象为DataFrame类型
# 如何指定字符集类型 encoding=None pd.read_csv(path, encoding="utf8") # 如何指定表头/列名行 header=0 pd.read_csv(path) # 作者是archie ts_code symbol name area industry list_date 000001.SZ 000001 平安银行 深圳 银行 19910403 000002.SZ 000002 万科A 深圳 全国地产 19910129 ...
iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 'gzip' 或 'xz' filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 filepath_or_buffer: FilePath | ReadCsvBuffer[bytes] | ReadCsvBuffer[str]可以接收3种类型,文件路径,...