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_...
usecols 读取指定的列 usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 import pandas as pd # 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...
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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...
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:仅读取文件内某几列。 Quote / 参考 具体用法可以参考李庆辉所著《深入浅出Pandas——利用Python进行数据处理与分析》3.2章 读取...
df1=pd.read_excel(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\多条件计数与求和.xlsx',sheet_name='COUNT&COUNTA&COUNTBLANK',usecols='A:F') df1 计算用户数可以在用户ID这一列进行计数,得出用户数为10。 #计算用户数 df1['用户ID'].count() Python中的count函数默认是计入非空值,所以要求非空单元格数直接使用count...
#usecols:使用出口,指定义导出原数据的哪些部分,意思为取出x轴上的第一,第二组元素. df = pd.read_csv(r'C:\Users\admin\Desktop\BABA_stock.csv',index_col='date',usecols = [0,1]) #先查看下数据 print(df.head(),type(df)) #将索引转化为datetime形式 ...
首先导入pandas包，该数据分析包可以做多种数据处理。学习一个函数最佳的就是学习其参数，只要掌握其参数含义，就能使用其函数的用法了，这里介绍一个使用jupyter notebook的小技巧，当输入pd.read_csv()，却不知道里面包含哪些参数时，可以在括号（）里使用电脑快捷键Shift+Tab键，就可以调出其参数。比如这里pd.read...