默认值:如果不指定usecols参数,Pandas将默认加载所有列。因此,在某些情况下,不使用usecols可能更方便。但请注意,处理大型数据集时默认加载所有列可能会导致性能问题。 与特定数据源的兼容性:虽然大部分数据源都支持usecols参数,但某些特定的数据源可能有其自己的限制或不支持该参数。在使用特定数据源时,请查阅相关文档以...
接下来,我们需要使用usecols参数来指定我们要读取的列。usecols是read_excel函数的一个可选参数,它可以接受一个列表或字符串来指定要读取的列。下面是几种常见的用法: 读取单个列:usecols=“A” 或 usecols=[0] 读取多个列:usecols=“A:C” 或 usecols=[0, 1, 2] 示例代码如下: data=pd.read_excel(file_...
read_excel函数的基本用法是pd.read_excel(filepath),其中filepath是Excel文件的路径。下面是相应的代码及注释。 # 读取Excel文件df=pd.read_excel('path/to/excel-file.xlsx') 1. 2. 3.3 设置usecols参数选取需要读取的列 最后,我们需要设置usecols参数来选取需要读取的列。usecols参数接受一个列表,列表中的元素...
可以使用skiprows参数来跳过文件的一些行,以及使用usecols参数选择要读取的列。 import pandas as pd # 跳过前两行并只读取第一列和第三列数据 df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[0, 1], usecols=[0, 2]) 处理缺失值 使用na_values参数可以指定哪些值应该被视为缺失值(NaN)。 import pandas as p...
usecols：需载入的列，可以按需打开其中一些列，指定列名称（列表的形式）即可 read_csv特有属性：encoding：打开时使用什么编码格式 sep：csv文件的分隔符，一般为“,”号，也有制表键 header：第几行开始读取并将此行设置为表头 read_csv特有属性：sheet_name：需要打开哪个sheet，可以使用下标（注意下标从开始），也...
import pandaspandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)file_path='d:\\pandas\\test.xlsx'df=pandas.read_excel(file_path,sheet_name=0,usecols=[0,1,2])print(df.head()) 今天,我们首先来将它用iloc来改造一翻,接着我们看看loc跟iloc的区别用法。
usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 importpandasaspd # 1.指定列的编号df10 = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0,1])print(df10) # 2.指定列的名称df11 = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name','sex'])print(df11) skiprows 、nrows 和skipfooter ...
names=[“Student_No.”,“Name”,“Score”]usecols:使用的行 usecols=range(1,3)# 使用[1,3)行,不包括第3行 usecols=[4,7]# 使用4和7行 skiprows:指定跳过的行数(不读取的行数) shiprows=4# 跳过前4行,会把首行列名也跳过 skiprows=[1,2,4]# 跳过1,2,4行 ...
usecols 控制输入第一列和第三列 1.2、导入CSV格式数据 CSV是一种用分隔符分割的文件格式。由于Excel文件在存放巨量数据时会占用极大空间,且导入时也存在占用极大内存的缺点,因此,巨量数据常采用CSV格式。在Python中，导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。read_csv方法的参数非常多,这里只对常用的...
可以给usecols 参数具体的某个值，表示要导入第几列，同样是从0开始计数，也可以以列表的形式传入多个值，表示要传入哪些列。2、导入.csv文件 在Excel中导入.csv格式的文件和打开.xlsx格式的问价是一样的，双击即可。而在Python中导入.csv问价用的方法是read_csv()。（1）直接导入 只需要指明文件路径即可。（2...