综上所述,pd.read_csv 函数的返回类型是一个 DataFrame 对象,它是 Pandas 库中用于处理二维表格数据的主要数据结构。
int类型值,序列,FALSE(默认 None) 将真实的某列当做index(列的数目,甚至列名) 例子: obj_2=pd.read_csv('ceshi.csv',index_col=0)printobj_2 c1 c2 c3 a 0 5 10 b 1 6 11 c 2 7 12 d 3 8 13 e 4 9 14 obj_2=pd.read_csv('ceshi.csv',index_col=[0,2])printobj_2 c1 c3 c2 ...
#如果返回的数据只有一列，默认返回DataFrame>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata.csv' ,usecols=lambda x:x.startswith('t') ,squeeze=False )>>>df.__class__pandas.core.frame.DataFrame# 如果我们希望返回Series，可以将squeeze指定为True>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopd...
二维表格形式存储。readcsv函数将csv文件读取后会返回一个DataFrame对象，其中数据以二维表格形式存储，每列数据的类型是一致的。readcsv方法是一个十分强大的读入数据的方法，readcsv读取文件后会保持原始数据的列名称，并且会将数据转换成tbldf格式。
pandas.read_csv的返回值 pandas.read_csv的返回值 该函数返回⼀个表格型的数据结构，有⾏索引和列索引。⽤printf可以将返回值内容全部输出。除了最左边的列，其余的列均是从csv⽂档⾥读取。
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。
pd.read_csv("girl.csv") 1. 2. 还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将该文件进行读取。比如:我们用fastapi写一个服务,将刚才的文件返回。 pd.read_csv("http://localhost/girl.csv") 1. 里面还可以是一个_io.TextIOWrapper,比如: ...
na_filter：控制是否检查丢失值，对于大文件，设置为False可提升读取速度。15. parse_dates：用于识别并解析时间格式的数据，下文将详细解读。16. encoding：指定字符集类型，通常使用'utf-8'，兼容多种格式。通过深入了解pandas.read_csv函数的参数，读者可以更灵活地处理CSV文件，满足不同数据处理需求。
如果你想用python读取文件(如txt、csv等),第一步要用open函数打开文件。open()是python的内置函数,它会返回一个文件对象,这个文件对象拥有read、readline、write、close等方法。 open函数有两个参数: open('file','mode') 参数解释 file:需要打开的文件路径 ...
函数pd.read_csv()返回值的类型为:Series或DataFrame。()A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具