df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'Unknown']) 解析日期 如果CSV文件包含日期信息,您可以使用parse_dates参数将指定的列解析为日期。 import pandas as pd # 解析"date"列为日期 df = pd.read_csv('data_with_dates.csv', parse_dates=['date']) 自定义列名 使用header参数可以自定义...
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 5 查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头...
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。|...
print('用read_csv读取的csv文件:', df) df=pd.read_table('D:/project/python_instruct/test_data1.csv', sep=',') print('用read_table读取csv文件:', df) df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', header=None) print('用read_csv读取无标题行的csv文件:', df) df=pd...
df2 = pandas.read_csv('data.csv', delimiter=',')print(df2) header 用作列名的行号 header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名则设为None。 如下数据,没有header 张三,男,22,123@qq.com 李四,男,23,222@qq.com 王五,女,24,233@qq.com ...
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函数会返回一个DataFrame对象,可以通过该对象进行数据操作和分析。 read_csv函数的参数可以根据需要进行设置,常用的参数包括: sep:指定分隔符,默认为逗号。可以是逗号、制表符等。 header:指定作为列名的行,默认为0,即第一行。 index_col:指定作为行索引的列,默认为None,即自动生成行索引。 usecols:指定...
除了io参数之外,read_csv()函数还有许多其他参数,用于控制数据的读取和解析过程。 以下是一些常用的参数: sep:用于指定字段之间的分隔符,默认为逗号。 header:用于指定哪一行作为列名,默认为第一行。 skiprows:用于跳过指定的行数。 usecols:用于选择要读取的列。
张六,男,22,123@qq.com# 读取示例df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None)print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None,names=['姓名','性别','年龄...
To read a specific header from the csv file in Python as a NumPy array, we can apply this code: import numpy as np filename = 'C:/Users/kumar/OneDrive/Desktop/CSVFile.csv' employee_data = np.genfromtxt(filename, delimiter=',', names=True, dtype=None, encoding='utf-8') ...