指定dtypes(应该总是这样做) 添加 dtype={'user_id': int} 到pd.read_csv() 调用将使熊猫知道它何时开始读取文件,这只是整数。 另外值得注意的是,如果文件中的最后一行在 "foobar" user_id 列中写入了 —,则如果指定了上述 dtype,则加载将崩溃。 定义dtype 时中断数据的示例 import pandas as pd try: ...
python print(df.dtypes) 这将输出一个Series,显示每列的数据类型。如果一切正常,你应该会看到'A'列为int64,'B'列为float64,而'C'列为object(在Pandas中,字符串类型通常表示为object)。 指定数据类型是处理CSV文件时的一个重要步骤,它可以帮助你避免内存不足的问题,并确保数据在后续分析中的准确性。
dtypes: float32(1), object(4) memory usage: 236.0+ bytes engine 这个参数用来确定read_csv函数在解析数据时使用的引擎,默认使用C引擎,解析速度较快。另一个可选的引擎是python引擎,解析速度虽然慢,但是功能全面。这个参数我们一般不做修改。 converters 原始数据有时候我们不太满意,往往在后期对其进行加工。例如...
我尝试使用dtypes = [datetime,...]选项,但是 import pandas as pd from datetime import datetime headers = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] dtypes = [datetime, datetime, str, float] pd.read_csv(file, sep='\t', header=None, names=headers, dtype=dtypes) Run Code Online (Sandbox C...
接下来,我们需要使用pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件。假设我们的CSV文件名为data.csv。 AI检测代码解析 data=pd.read_csv('data.csv') 1. 步骤3:保留字段类型 最后,我们可以通过dtypes属性查看每个字段的数据类型,并保留这些数据类型。 AI检测代码解析 ...
pandas read_csv(path,dtype)按类型读取字段 参考pandas21 读csv文件read_csv(3.dtypes指定列数据类型)(详细 tcy)_tcy23456的博客-CSDN博客_readcsv数据类型假设数据是这样的:id,name,age,depart,career,imageCount 0001,张不错,10,sdsdsd,sdsdsd,1 0002,张学友,10,sdsdsd,ssdsdsd,1 1 2 3...
df_csv=pd.read_csv('user_info.csv',parse_dates=[1])df_csv.dtypes 26.infer_datetime_format 接受类型:{bool, default False} 如果启用了True和parse_dates,pandas将尝试推断列中datetime字符串的格式,如果可以推断,则切换到更快的解析方法。在某些情况下,这可以将解析速度提高5-10倍。
即使未指定标题, read_csv()函数也可以正确推断出第一个观测值包含数据集的标题。不仅如此, read_csv()还可以推断数据集每一列的数据类型。你可以在卡路里列下面看到一个整数列, 而纤维列是一个浮点列: print(df['calories'].dtypes) print(df['fiber'].dtypes) ...
import pandas as pd # 指定列的数据类型 dtypes = { 'column1': 'int64', 'column2': 'float64', 'column3': 'str', 'column4': 'bool' } # 读取CSV文件并指定数据类型 df = pd.read_csv('your_file.csv', dtype=dtypes) print(df.dtypes) ...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件,其语法格式为: pd.read_csv(filepath_or_buffer,header,parse_dates,index_col) 其中参数: filepath_or_buffer:字符串,或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL,有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv&qu...pandas...