df = pd.read_csv('data\students.csv') df.dtypes #id int64 #name object #address object #gender object #birthday object #dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 我们通过 parse_dates 将 birthday 设置为时间类型。 df = pd.read_csv('data\students.csv', parse_dates=["birthday"])...
`read_csv(`函数有多个参数用于进行数据读取和处理,下面我们将详细解释每个参数。 1. `filepath_or_buffer`:必需参数,指定要读取的CSV文件的路径。可以是本地文件的绝对路径或相对路径,也可以是URL或文件对象。 2. `sep`:可选参数,用于指定列之间的分隔符,默认为逗号。可以使用其他分隔符,如制表符(`\t`)、...
可选地,可以使用sep参数指定CSV文件中的分隔符,默认为逗号(,): df = pd.read_csv('file.csv', sep=';') 复制代码 可选地,可以使用header参数指定CSV文件中是否存在标题行,以及标题行的位置,默认为'infer',表示自动推断: df = pd.read_csv('file.csv', header=0) 复制代码 其中,header=0表示第一行...
pd.read_csv('girl.csv', sep="\t") 1. 这里增加一个字段result。 pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", true_values=["对"], false_values=["错"]) 1. 注意这里的替换规则,只有当某一列的数据全部出现在true_values + false_values里面,才会被替换。 pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", ...
pandas的 read_csv 函数用于读取CSV文件。以下是一些常用参数: filepath_or_buffer: 要读取的文件路径或对象。 sep: 字段分隔符,默认为,。 delimiter: 字段分隔符,sep的别名。 header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。
read_csv() 是 pandas 库中的一个函数,用于读取 CSV 格式的文件。 它的基本用法是: import pandas as pd df = pd.read_csv('文件路径') 复制代码 其中,‘文件路径’ 为 CSV 文件的路径,可以是绝对路径或相对路径。 read_csv() 函数会将 CSV 文件的内容读取为一个 DataFrame 对象,并将其赋值给 df ...
当csv文件有表头且为第一行时,直接使用即可。 daily = pd.read_csv('.\daily_2010_2019.csv') 当csv文件有表头但不是第一行时,可以指定header参数,表头为第二行时header为1,第三行时header为2,以此类推。 daily = pd.read_csv('.\daily_2010_2019.csv', header=1) ...
```python import pandas as pd df =pd.read_csv('data.csv', error_bad_lines=False) ``` 在这个例子中,read_csv()函数忽略包含损坏数据的行,并尝试读取下一行。 **na_values:**将指定的值识别为NA/NaN值。这在清理数据时非常有用。示例: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('dat...
使用pandas 的 read_csv 函数读取文件: 使用pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件。这个函数可以将 CSV 文件中的数据加载到 DataFrame 对象中。 python df = pd.read_csv('某地区房屋销售数据.csv') 这里假设 CSV 文件与您的 Python 脚本位于同一目录下,或者您已经提供了正确的文件路径。 指定文件路径: 在上述...
pd.read_csv('file.csv',delim_withspace=True,index_col='name') usecols:只选出指定的列,pd.read_csv('file.csv',usecols=['name','address']) nrows:参数设置一次性读入的文件的行数,它在读入大的文件的时候是非常有用的 pd.read_csv('file.csv',sep='\t',nrows=30)...