这是因为 read_csv 进程是单个进程。 CSV 文件可以逐行处理,因此可以通过简单地将文件分成段并运行多个进程来更有效地由多个转换器并行处理,这是 pandas 不支持的。但这是一个不同的故事。 尝试: dashboard_df = pd.read_csv(p_file,sep=',',error_bad_lines=False,index_col=False,dtype='unicode') 根据...
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 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"]) 我们看到names适用于没有表头的情况,...
pd.read_csv('data/data.csv') # 注意目录层级 pd.read_csv('data.csv') # 如果文件与代码文件在同目录下 pd.read_csv('data/my/my.data') # CSV 文件扩展名不一定是 csv # 本地绝对路径: pd.read_csv('/user/gairuo/data/data.csv') # 使用网址 url pd.read_csv('https://www.gairuo.com...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True) # 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 1. 2. 2) names 没有被赋值,header 被赋值: 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....
delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, ) 我们示例中使用的数据存储在C:\Users\yj\Desktop\data.csv中,数据如下: id,name,sex,height,time 01,张三,F,170,2020-02-25 02,李四,M,null,2020-02-04
pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错", "对"]) 这里的替换规则为,只有当某一列的数据类别全部出现在true_values + false_values里面,才会被替换。 我们看到"错"并没有被替换成False,原因就是result字段中只有"错"这个类别的值在true_values + false_values中,而"对"并没有出现,所...
pandas读取csv文件默认是按块读取的,即不一次性全部读取; 另外pandas对数据的类型是完全靠猜的,所以pandas每读取一块数据就对csv字段的数据类型进行猜一次,所以有可能pandas在读取不同块时对同一字段的数据类型猜测结果不一致。 low_memory=False 参数设置后,pandas会一次性读取csv中的所有数据,然后对字段的数据类型进...
Pandas read_csv low_memory和dtype选项 打电话的时候 df = pd.read_csv('somefile.csv') 我明白了: /Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130:DtypeWarning:列(4,5,7,16)有混合类型。在导入时指定dtype选项或设置low_memory = False。 为什么该dtype选项...
2.在read_csv中,加入参数dtype=object df = pd.read_csv('./rate_file/rate_20200216.csv', low_memory=False, sep=',', encoding="UTF-8", header=None, usecols=[14, 23,28],dtype=object) 3.成功显示 4.不添加任何参数时,数字以科学计数法显示 ...
Pandas read_csv low_memory和dtype选项打电话的时候df = pd.read_csv('somefile.csv')我明白了:/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/io/parsers.py:1130:DtypeWarning:列(4,5,7,16)有混合类型。在导入时指定dtype选项或设置low_memory = False。为什么该dtype选项与此相关...