index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置(整数)或列名(字符串),则该列将被用作DataFrame的索引。 importpandasaspd# 我们想要将'`email`'列作为DataFrame的索引df8 = pd.read_csv(...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1) # 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 1. 2. 3) names 被赋值,header 没有被赋值: pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"]) 1. 我们看到names适用...
在pandas库中,read_csv方法用于读取csv文件。通过设置index_col参数,可以指定将哪一列作为索引。如果不设置index_col参数,默认索引为数字索引。 importpandasaspd# 读取csv文件并设置第一列为索引df=pd.read_csv('data.csv',index_col=0)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们通过read_csv方法读...
使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。 as_recarray: boolean, default False 不赞成使用:该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(...).to_records()替代。 返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用,索引列也将被忽略。 squeeze: ...
read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。 2.参数详解 2.1 filepath_or_buffer(文件) 注:不能为空 filepath_or_buffer: str, path object or file-like object 1 设置需要访问的文件的有效路径。 可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。
pandas.read_csv 1.filepath_or_buffer:设置需要访问的文件的有效路径. 2.sep:str, default ','. 指定读取文件的分隔符.支持自定义分隔符. 3.delimiter:str, default None 定界符.备选分隔符(如果指定该参数,则sep参数失效) 4.header:str, default None ...
默认情况下,`read_csv(`将读取所有的列。 5. `index_col`:可选参数,用于指定其中一列作为索引。可以是列名的字符串或指定列索引的整数。如果设置为None,则不使用列作为索引。 6. `dtype`:可选参数,用于指定每列的数据类型。可以是一个字典,将每列的列名映射到数据类型。也可以传递一个数据类型,将所有列都...
其中,'data.csv'是csv文件的路径。如果csv文件和python文件在同一个目录下,只需写文件名即可;如果不在同一个目录下,需要写出完整的路径。 在read_csv函数中,还可以设置一些参数,如: sep:指定csv文件中字段之间的分隔符,默认为','。 header:指定csv文件中的第几行为列名,默认为0。 index_col:指定哪些列作为索...
print(df1) print("---案例2---") print("---在指定位置新增列:用insert()---") # 在gender后面加一列城市 # 在具体某个位置插入一列可以用insert的方法 # 语法格式:列表.insert(index, obj) # index --->对象 obj 需要插入的索引位置。 # obj ---> 要插入列表中的对象(列名) col_name=df1....