index_col 用作行索引的列编号或列名 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。 import pandas as pd # 我们想要将'`email...
df2 = pandas.read_csv('data.csv', delimiter=',')print(df2) header 用作列名的行号 header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名则设为None。 如下数据,没有header 张三,男,22,123@qq.com 李四,男,23,222@qq.com 王五,女,24,233@qq.com 张六,男,22,123@qq.com 读取示例 df6...
df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None,names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 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...
import pandas as pd # 使用第三行作为列名 df = pd.read_csv('data.csv', header=2) # 自定义列名 custom_columns = ['ID', 'Name', 'Age'] df = pd.read_csv('data.csv', names=custom_columns) 指定数据类型 如果需要为某些列指定特定的数据类型,可以使用dtype参数。 import pandas as pd #...
importpandasaspd# 读取 CSV 文件data=pd.read_csv('data.csv')# 打印列名print("列名如下:")print(data.columns.tolist()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 代码解析 导入库:使用import pandas as pd导入 Pandas 库。 读取数据:pd.read_csv('data.csv')读取 CSV 文件,并将数据存储在 DataFrame 对象...
如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在 列名。 header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着 每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多 ...
usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 import pandasaspd #1.指定列的编号 df10 = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0, 1])print(df10) #2.指定列的名称 df11 = pd.read_csv('data.csv',usecols=['name', 'sex'])print(df11) skiprows 、nrows 和skipfooter ...
指定列名: 如果CSV文件的第一行包含列名,则它们将被自动识别并用作DataFrame的列标签。如果你需要指定自己的列名,可以使用header参数。例如,如果列名在第二行: data = pd.read_csv('data.csv', header=1) 数据转换: 你可以使用converters参数来指定如何转换特定列的数据。例如,将所有数值列转换为整数: data = ...
这个数据中列名是嵌套的，很显然我们是希望第一行和第二行都作为表头，只有第三行才是数据行，这时候参数可以这样写：>>>df2 = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata2.csv' ,header=[0,1] )>>>df2 a b a1 a2 b1 b20 1 2 2 1 需要注意的是，如果指定了参数skip_blank_lines=...
usecols: 返回的列,可以是列名的列表或由列索引组成的列表。 dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。