本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv 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‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子:'\r\t' delimiter: str, default None 定界
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, usecols=["name"]) # 这里只选择一列 1. 2. 如果指定了squeeze参数为True的话,在只有一列的情况下,那么得到就是一个Series。 pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, usecols=["name"], squeeze=True) 1. squeeze默认是False,当然如果是多列...
实际上,read_csv()可用参数很多,如下: pandas.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=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None...
在使用 Pandas 进行数据分析和处理时,read_csv是一个非常常用的函数,用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换成 DataFrame 对象。read_csv函数具有多个参数,可以根据不同的需求进行灵活的配置。本文将详细介绍read_csv函数的各个参数及其用法,帮助大家更好地理解和利用这一功能。 常用参数概述 pandas的 read_csv 函数用...
read_csv('data.csv') 分隔符: 默认情况下,read_csv()函数使用逗号作为字段的分隔符。如果你使用其他字符作为分隔符,可以在参数中指定。例如,使用制表符作为分隔符: data = pd.read_csv('data.csv', sep=' ') 编码: 如果你需要指定文件的编码格式,可以使用encoding参数。例如,对于UTF-8编码的文件: data ...
本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv 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‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子:'\r\t'
pd.read_csv('/user/data/data.csv') 1 2 3 4 5 6 7 2.2 sep(分隔符) sep: str, default ‘,’ 1 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‘\s+’, 将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子:’\r\t’ ...
1.read_csv 2.csv.reader()参数 3.csv.writer 用法 #定义dialect class my_dialect(csv.Dialect): lineterminator='\n' delimiter='|' quotechar='"' quoting=csv.QUOTE_MINIMAL #新建一个文件并写入 with open('/Users/youshiqi/lianghaiming/Desktop/shiyan.csv','w')as f: writer=csv.writer(f,dialec...
本地文件读取实例:://localhost/path/to/table.csv 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‘s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子:’rt’ delimiter : str,default None...
然后可以使用pandas的read_csv()方法中的sep参数读取这个csv文件为DataFrame。示例如下: import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv', sep=',') print(df) 运行上述代码后,会将csv文件中的数据读取为DataFrame,并输出: name age gender 0 Alice 25 F 1 Bob 30 M 2 Charlie 20 M 可以看到,读取...