Python的数据分析包Pandas具备读写csv文件的功能,read_csv 实现读入csv文件,to_csv写入到csv文件。每个函数的参数非常多,可以用来解决平时实战时,很多棘手的问题,比如设置某些列为时间类型,当导入列含有重复列名称时,当我们想过滤掉某些列时,当想添加列名称时... 这篇专题我们结合官方文档,带你全面了解这些常用的参...
data = pd.read_csv(csv_name, encoding='GBK', usecols=[1, 5], names=['Time', 'Changes'],header=0) 由于原CSV文件存在中文,所以读入时encoding='GBK',usecols指明实际读入哪几列,下标从0开始,names为这些列指定index,如果指定了names用作索引,就需要写header=0,表明以第0行为索引行,否则会导致将原来...
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='....
读取csv文件需要使用pandas的pd.read_csv()方法,具体的参数有: index_col:设置行索引为哪一列,可以使用序号或者列名称; sep:csv文件中的分隔符,默认常见的用法都可以自动识别,不需要设置; header:设置表头,参数为None就是没有表头,设置为n就是把第n行读取为表头; names:设置列名称,参数为list; usecols:仅读取...
DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', na_rep='', columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None) 参数名称 说明 path_or_buf 接收 string。代表文件路径。无默认。 sep 接收 string。代表分隔符。默认为','。
pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, ...
set_index("name", inplace=True) 设置columns 通过df.set_axis()方法来设置 DataFrame 的 columns import pandas as pd #从 csv 文件读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 将列名替换为新列名列表 new_columns = ['new_col1', 'new_col2', 'new_col3'] df.set_axis(new_columns, axis='...
).column_width=1.1sht_3.range('A1:AZ48').row_height=7.8list_1=pd.read_csv('zaike.csv...
cols = ['class{}'.format(x) forxinrange(NUM_OUTPUT)]df[class_cols] = pd.DataFrame(data=np.vstack(df['feat']), index=df.index, columns=class_cols)df.to_csv(args.output_file, cols=COORD_COLS+class_cols)else:# h5df.to_hdf(args.output_file, 'df', mode='w')print("Saved to ...
names:array,指定列名index_col:int,sequence或False。表示索引列的位置,取值为sequence则代表多重索引usecols:array,指定读取的列skiprows:从文件开头算起,需要跳过的行数先在当前工作目录下创建csv文件,如下图可以看到这个csv文件包含三列数据,列名为studentNo,name,age。使用read_csv将这三列数据读入到DataFrame。