使用pandas中read_csv读取csv数据时,对于有表头的数据,将header设置为空(None),会报错:pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error()ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 2, saw
importcsv# 打开CSV文件withopen('file.csv','r')asfile:# 创建CSV阅读器对象csv_reader=csv.reader(file)# 读取第一行,即表头header=next(csv_reader)# 打印表头print(header) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. | 3 | 关闭CSV文件 | 使用Python的close()方法关闭打开的CSV文件。|...
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...
df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None,names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) 如果有header,也可以使用names自定义列名 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df7=pandas.read_csv('data.csv',header=0,names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df7) 那么读...
在Python中,可使用pandas库的read_csv()函数来读取CSV文件。read_csv()函数的基本语法如下: import pandas as pd df = pd.read_csv('file.csv') 复制代码 其中,‘file.csv’ 是待读取的CSV文件的路径。读取CSV文件后,将其存储为一个DataFrame对象,这样可以方便地对数据进行操作和分析。 read_csv()函数还有...
read_csv()读取文件 1.python读取文件的几种方式 read_csv 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为逗号 read_table 从文件,url,文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为制表符(“\t”) read_fwf 读取定宽列格式数据(也就是没有分隔符) ...
1.1、read_csv 学习自:详解pandas的read_csv方法 - 古明地盆 - 博客园 CSV文件 列与列间的分隔符是逗号,行与行间的分隔符是'\n' 用法 pandas.read_csv( filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, delim_whitespace=True, header='infer', ...
header=None时,即指明原始文件数据没有列索引,这样read_csv会自动加上列索引,除非你给定列索引的名字。 In [9]: t_user3 = pd.read_csv(r't_user.csv',header = None) In [10]: t_user3.head() Out[10]: 0 1 2 3 4 0 uid age sex active_date limit 1 26308 30 01 2016-02-16 5.974677...
read_csv函数详解 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, ...
read_csv函数详解 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, ...