`read_csv`是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件。默认情况下,`read_csv`会尝试将数据解析为UTF-8编码。然而,它也允许你指定其他编码格式。 你可以在`read_csv`函数中使用`encoding`参数来指定编码格式。例如,如果你想以"ISO-8859-1"编码读取CSV文件,你可以这样做: ```python import pandas as pd df =...
df1 = pandas.read_csv('data.csv') print(df1) # 文件路径对象Path file_path = Path(__file__).parent.joinpath('data.csv') df2 = pandas.read_csv(file_path) print(df2) # 读取url地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) # 读取文件对象 with...
有时候,CSV文件可能使用不同的字符编码方式保存,可以通过encoding参数来指定编码方式。例如: import pandas as pd # 指定UTF-8编码方式读取CSV数据 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 更多的read_csv()参数 除了io参数之外,read_csv()函数还有许多其他参数,用于控制数据的读取和解析过程。 以下...
Filename:文件路径 1:在txt文件里输入首行的名称信息逗号分割---配合需要忽略首行 2:txt保存为UTF-8的格式,然后重命名为csv格式 3:在csv文件中写入数据 1:csv配置 注意:变量引用可以是全部,可以是一个或多个。编码格式(UTF-8,utf-8都可以) 2:jmeter读取csv中文乱码,应该csv文件编码设置为gbk(GBK) 二:__C...
read_csv函数非常强大,您可以在导入时指定一组非常广泛的参数,这些参数允许我们通过指定正确的结构、编码和其他细节来准确配置数据的读取和解析。最常见的参数如下: filepath:要读取的文件路径。 sep:文件中用作字段分隔符的字符。 header:包含列名称的行的索引(如果没有则为 None)。
一、官网参数 pandas官网参数网址:pandas.read_csv — pandas 1.5.2 documentation 如下所示: 二、常用参数详解 1、filepath_or_buffer(文件) 一般指读取文件的路径。比如读取csv文件。【必须指定】 import pandas as pd df_1 = pd.read_csv(r"C:\Users\wwb\Desktop\data1.csv") ...
filepath_or_buffer--->CSV文件的路径或URL地址。 sep--->CSV文件中字段分隔符,默认为逗号。 delimiter--->CSV文件中字段分隔符,默认为None。 header--->指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行。 names--->自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 index_col...
1、我在read_csv遇到过的字符编码 这里先放一下我用read_csv遇到过的编码吧。 reader = pd.read_csv(file_path , sep='\t' # , encoding='gb18030' # , encoding='unicode_escape' , encoding='utf-16' # , encoding='utf-8' # , nrows=5 , chunksize=20000 ) 我们主要看encoding参数,其他参数...
首先，我们先看一下read_csv函数有哪些参数（pandas版本号为1.2.1）：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, ...