读取一个url地址,http://127.0.0.1:8000/static/data.csv, 此地址是一个data.csv文件在线下载地址 df3 = pandas.read_csv('http://127.0.0.1:8000/static/data.csv') print(df3) 也可以是一个文件对象 with open('data.csv', encoding='utf8') as fp: df4 = pandas.read_csv(fp) print(df4) s...
pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 所有数据均为此数据类型 pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 指定字段的类型 pd.read_csv(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 依次指定 1 2 3 2.12 engine(引擎) engine: {‘c’, ‘python’}, optional 1 Par...
read_csv()函数的io参数用于指定数据的输入源,它可以接受多种不同的输入方式,包括文件路径、URL、文件对象、字符串等。下面是一些常见的io参数用法: 1. 从本地文件读取 可以将文件路径传递给io参数,以从本地文件系统中读取CSV文件。例如: import pandas as pd # 从本地文件读取CSV数据 df = pd.read_csv('d...
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: ...
基本参数 filepath_or_buffer 数据输入的路径:可以是文件路径、可以是URL,也可以是实现read方法的任意对象。这个参数,就是我们输入的第一个参数。 import pandas as pd pd.read_csv("girl.csv") 1. 2. 还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将该文件进行读取。比...
以下是read_csv完整的参数列表：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None,...
read_csv函数的第一个参数是filepath_or_buffer，从参数名我们很容易理解参数的含义。很显然，这个参数用来指定数据的路径的。从官方文档中我们知道这个参数可以是一个str对象、path对象或者类文件对象。如果是一个str对象，这个str对象必须是一个有效的文件路径：>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata.csv...
read_csv中的na_values参数是用于指定在读取CSV文件时将哪些值视为缺失值(NaN)。它可以接受不同的输入类型,包括单个值、列表、字典和函数。 1. 单个值:可以指定一个单独的值作为缺...
首先看看read_csv中的参数: pd.read_csv(filename,seq="",names=[],header=,nrows=...) filename:指的是你要读取的数据文件的位置 seq:指的是你读取的数据的分隔方式 names:指的是你为数据集设置的列名 header:指的是开始读取的行数 nrows:指所要读取的总行数 ...