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...
在使用read_csv()读取文件时遇到"NA"值错误,这通常是由于文件中存在缺失值或空值导致的。"NA"值是一种常见的表示缺失值的方式,它可能会导致读取文件时出现错误或不完整的数据。 为了解决这个问题,可以采取以下几种方法: 指定缺失值的表示方式:在read_csv()函数中,可以使用参数na_values来指定缺失值的...
read_csv()是熊猫读取 csv 文件的重要功能。但是通过这个函数还可以做很多其他的事情,只不过是完全改变返回的对象。在这篇文章中,我们将看到 na_values 参数的使用。 na_values:这用于创建一个字符串,该字符串将熊猫视为 NaN(不是数字)。默认情况下,熊猫会将#N/A、-NaN、-n/a、N/A、NULL 等视为 NaN 值...
Python数据处理从零开始---第二章(pandas)⑧pandas读写csv文件(2) 读取CSV和缺失值 如果我们的CSV文件中缺少数据存在缺失数据,我们可以使用参数na_values。 在下面的示例中有一些单元格的字符串为“Not Available”。...image.png 跳过行读取CSV 例如,我们如何跳过文件中的前三行,如下所示: ?...image.png 我...
# import pandas library import pandas as pd # read a csv file df = pd.read_csv('Example.csv', na_values = "not available") # show the dataframe print(df) 输出: 示例2:现在使用na_values参数告诉 pandas 他们认为“不可用”为 NaN 值,并在“不可用”的位置打印 NaN。
na_values--->用于替换缺失值的值。 skiprows--->跳过指定的行数。 skipfooter--->跳过文件末尾的指定行数。 nrows--->读取指定的行数。 parse_dates--->指定哪些列需要转换为日期类型。 infer_datetime_format--->尝试解析日期时间格式(提高效率)。 dayfirst-...
na_values:用于指定要视为空值的标记。 parse_dates:用于将指定列解析为日期。 read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 importpandasaspd# 使用分号作为分隔符读取CSV数据df=pd.read_csv('data_semicolon.csv',sep=';') ...
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。
pd.read_csv("girl.csv") 1. 由于指定的分隔符 和 csv文件采用的分隔符 不一致,因此多个列之间没有分开,而是连在一起了。 所以,我们需要将分隔符设置成"\t"才可以。 pd.read_csv('girl.csv', sep='\t') 1. delimiter 分隔符的另一个名字,与 sep 功能相似。
read_csv() 是Pandas 中用于读取 CSV 文件并返回一个 DataFrame 对象的函数。在实际使用中,我们经常遇到 CSV 文件中存在空值的情况。在 Pandas 中,我们可以使用 na_values 参数来指定 CSV 文件中的哪些值被认为是空值。 语法 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',...