print("第{page}页抓取完成".format(page = i)) #保存数据到csv文件 df3.to_csv(r"C:\Users\QDM\Desktop\上市公司IPO信息.csv", encoding = "utf-8",index=0) #保存数据到Excel文件 df3.to_excel(r"C:\Users\QDM\Desktop\上市公司IPO信息.xlsx",index=0) end = time.time() print ("共抓取"...
Python pandas读取xlsx、csv文件以及“找不到文件,文件不存在,no such file or directory”的解决方法 薛定谔的先 数学狗6 人赞同了该文章 注:pandas功能强大,这里只以简单读取xlsx为例,其他的像csv什么的都大同小异 注:有的大佬技术强大,不喜勿喷 首先确认自己有没有pandas,在终端(cmd)里输入 pip list (关于...
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None,compression='infer',quoting=None,quotechar='"',line_terminator=None,chunksize=None,date_format=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='....
df = pd.read_csv(src,index_col=0) #在第一列前再加一列数字, 指定第一列做行索引,此时第一列将不参与计算 #不加的话, df = pd.read_csv(src,header=0) #指定第一行做表头,缺省值,不用加 df = pd.read_csv(src,header=None) #表没有表头时使用这项 #写入到多个工作表时 写入到已存在的表...
1.3、to_csv 用法 DataFrame.to_csv( path_or_buf=None, sep=',', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, mode='w', encoding=None, compression='infer', chunksize=None, date_format=None, errors='strict', ...
to_csv 数据框操作 一 创建对象 二 查看数据 三 选择 四 缺失值处理 五 相关操作 六 合并 七 分组 八Reshaping 九 时间序列 十Categorical 十一 画图 十二 导入和保存数据 Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不...
已解决:FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘配置信息.csv’ 一、分析问题背景 在编写Python代码进行文件操作时,开发者可能会遇到FileNotFoundError错误。此错误通常出现在尝试读取或写入一个不存在的文件时。以下是一个典型的错误场景,假设我们有一段代码试图读取名为配置信息.csv的文件,但...
2 read_csv 读入一个带分隔符的csv文件到DataFrame中,也支持遍历或文件分割为数据片(chunks). 下面是函数的原型: 代码语言:javascript 复制 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...
,encoding='gbk'# 默认用UTF-8进行解码,读取window系统建立的csv文件需改成`encoding='gbk'`,index_col=None)>>>df.head(4)# df.head()默认显示前5行, 当然可以自己制定sh 输出结果: 常用参数说明: sep:str, default ‘,’指定分隔符。如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是...
(r'C:\Users\Dell\Desktop\supplier_data_no_header_row.csv',header=None,names=header_list)data_frame.to_csv(r'C:\Users\Dell\Desktop\output_files_6.csv',index=False)df=pd.read_csv(r'C:\Users\Dell\Desktop\output_files_6.csv',header=None)df=df.drop([0])header_list=['Supplier Name'...