Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,它是基于Python编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据,如表格型数据(类似于Excel表格)。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构:DataFrame 和 Series。 环境准备: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
最近,下载了一个csv结构的数据集,有1.2G。对该文件试图用pd.read_csv进行读取的时候,发现出现内存不足的情况 ,电脑内存不足,不能一次性的读取。此时我们就需要对csv文件进行分块读取。 在对数据进行分块读取之前,我们需要对pd.read_csv()中的参数进行一定的了解,pandas.read_csv()官方文档。如果英文看不懂的...
CSV(Comma-Separated Values)文件是一种简单的文件格式,用于存储表格数据,其中每个字段通常由逗号分隔。 CSV文件可以被大多数的电子表格软件和数据库软件以及多种编程语言读取。 2.1 常用参数 path:文件路径或文件对象。 sep:字段分隔符,默认为逗号,。 header:列名行的索引,默认为0。
用 read_csv() 函数，我们可以轻松把这些分隔开的食材（数据）装进一个DataFrame“锅”里，开始我们的数据大餐。想象一下，CSV文件就像一个神秘的食谱，而 read_csv() 就是那把开启食谱的钥匙，让你能将食材（数据）一一拿出、精准整理。通过这个过程，数据就像一个个跳动的音符，在DataFrame这个“乐谱”上演奏出...
《python数据分析》第六章pd.read_csv()函数读取文本时候出现的错误,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
pandas读取文本文件数据的常用方法: 1.read_csv 通过read_csv方法读取csv格式的数据文件 read_csv(filepath_or_buffer, sep='', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, **kwds) 参数: filepath_or_buffer:字符串型,读取的文件对象,必填。
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: ...
header:将行号用作列名,且是数据的开头。 header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。因为当skip_blank_lines=True时,这个参数忽略注释行和空行。 header=None,即指认为原始文件数据没有列索引,这样read_csv为其自动加上列索引{从0开始} encoding:指定字符集类型,默认为'utf-8';当数据读入or导出时中文字符...
read_csv函数非常强大,您可以在导入时指定一组非常广泛的参数,这些参数允许我们通过指定正确的结构、编码和其他细节来准确配置数据的读取和解析。最常见的参数如下: filepath:要读取的文件路径。 sep:文件中用作字段分隔符的字符。 header:包含列名称的行的索引(如果没有则为 None)。
Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大库,而 pd.read_csv() 是Pandas 中用于读取 CSV 文件的函数。CSV(逗号分隔值)是一种常见的文件格式,用于存储表格数据。通过 pd.read_csv(),我们可以轻松地将 CSV 文件导入到 Pandas DataFrame 中,并对其进行进一步的处理和分析。一、基本用法 import pandas as pd ...