(3) csv 文件没有表头,全部是纯数据,那么我们可以通过 names 手动生成表头; (4) csv 文件有表头、但是这个表头你不想用,这个时候同时指定 names 和 header。先用 header 选出表头和数据,然后再用 names 将表头替换掉,就等价于将数据读取进来之后再对列名进行 rename。 (6) index_col:我们在读取文件之后所得...
⽤于结果的列名列表，如果数据⽂件中没有列标题⾏，就需要执⾏header=None。默认列表中不能出现重复，除⾮设定参数 mangle_dupe_cols=True。index_col : int or sequence or False, default None ⽤作⾏索引的列编号或者列名，如果给定⼀个序列则有多个⾏索引。如果⽂件不规则，⾏尾有分隔符，...
3. csv文件没有表头,全部是纯数据,那么我们可以通过names手动生成表头; 4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用,这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据,然后再用names将表头替换掉,其实就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename; index_col 我们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认...
3. csv文件没有表头,全部是纯数据,那么我们可以通过names手动生成表头; 4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用,这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据,然后再用names将表头替换掉,就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename; 7、index_col:我们在读取文件之后所得到的DataFrame的索引默认是...
4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用,这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据,然后再用names将表头替换掉,其实就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename; index_col 我们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认是0 1 2 3...,我们当然可以 set_index,但是也可以在读取的时候就指定...
4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用,这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据,然后再用names将表头替换掉,其实就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename; index_col 我们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认是0 1 2 3...,我们当然可以 set_index,但是也可以在读取的时候就指定...
详解pandas的read_csv方法 详解pandas的read_csv⽅法 楔⼦ 使⽤pandas做数据处理的第⼀步就是读取数据，数据源可以来⾃于各种地⽅，csv⽂件便是其中之⼀。⽽读取csv⽂ 件，pandas也提供了⾮常强⼒的⽀持，参数有四五⼗个。这些参数中，有的很容易被忽略，但是在实际⼯作中却⽤处很...