在pd.read_csv()函数中,通过names参数设置列名: 如果CSV文件没有列名,或者你想使用自定义的列名,可以在pd.read_csv()函数中设置names参数。例如: python df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', names=['Column1', 'Column2', 'Column3']) 这样,读取的DataFrame df 将使用你提供的列名(Column...
# 读取字符串路径importpandasfrompathlibimportPath# 1.相对路径,或文件绝对路径df1=pandas.read_csv('data.csv')print(df1)# 文件路径对象Pathfile_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/...
列名的默认处理方式:pandas.read_csv默认将CSV文件的第一行作为列名。如果CSV文件没有列名,可以通过设置header参数来指定列名的行数,例如header=0表示第一行为列名。 列名的重命名:如果CSV文件的列名不符合需求,可以通过设置names参数来重新命名列名。names参数接受一个列表,列表中的元素为新的列名,元素的顺序与CSV文件...
pd.read_csv(data, index_col=0) # 第几列是索引 pd.read_csv(data, index_col='年份') # 指定列名 pd.read_csv(data, index_col=['a','b']) # 多个索引 pd.read_csv(data, index_col=[0, 3]) # 按列索引指定多个索引 1 2 3 4 5 6 2.7 usecols(使用部分列) usecols: list-like or ...
对于处理混合命名或无名列的CSV文件,可以通过read_csv()函数的一些参数来实现。 header参数:用于指定CSV文件中作为列名的行数,默认为0,即使用第一行作为列名。如果CSV文件中没有列名,可以将header参数设置为None,然后通过后续的参数来自定义列名。 names参数:用于指定自定义的列名列表。当header参数为None时,可以...
read_csv 索引设置为序号 这次学习的是索引的相关内容 一、索引器 (1)表的列索引 主通过列名从DataFrameDataFrame中取出相应的列,返回值类型为Series, 上个代码。 df = pd.read_csv('E:\\learn python\\numpy&pandas\\learn_pandas.csv', usecols= ['School', 'Grade', 'Name', 'Gender','Weight', '...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True) 1. 不管分隔符是什么,只要是空白字符,那么可以通过delim_whitespace=True进行读取。 header 设置导入 DataFrame 的列名称,默认为 "infer",注意它与下面介绍的 names 参数的微妙关系。 names 当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名。
1.read_csv 通过read_csv方法读取csv格式的数据文件 read_csv(filepath_or_buffer, sep='', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, **kwds) 参数: filepath_or_buffer:字符串型,读取的文件对象,必填。
语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件...
pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv # 本地绝对路径: pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv') # 使用网址 url pd.read_csv('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/GDP-China.csv') ...