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`'列作为DataFrame的索引 df8 = pd.re...
指定行数用来作为列名,数据开始行数。 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...
read_csv 索引设置为序号 这次学习的是索引的相关内容 一、索引器 (1)表的列索引 主通过列名从DataFrameDataFrame中取出相应的列,返回值类型为Series, 上个代码。 df = pd.read_csv('E:\\learn python\\numpy&pandas\\learn_pandas.csv', usecols= ['School', 'Grade', 'Name', 'Gender','Weight', '...
# 选择列名的长度大于 4 的列,显然此时只会选择 address 这一列pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, usecols=lambdax:len(x) >4) mangle_dupe_cols 实际生产用的数据会很复杂,有时导入的数据会含有重名的列。参数 mangle_dupe_cols 默认为 True,重名的列导入后面多一个.1。如果设置为 False,...
如果文件不包含列名,那么应该设置 header=None,列名列表中不允许有重复值。 # array-like, optional pd.read_csv(data, names=['列1', '列2']) # 指定列名列表 1. 2. 索引列 index_col 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,则可以设定index_col=...
sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol ...
sep/delimiter 分隔符。str类型，默认为","，read_table默人分隔符为"\t"，可以使用正则表达式，我遇到过这种 header 将行号用作列名，且是数据的开头。默认情况下，首行作为列名。如果指定数字，则代表着此数字的那一行作为列名。注意，如果设置了skip_blank_lines=True，此参数将忽略空行和注释行, 因此 header=0...
header:用作列名的行号,默认为0(第一行)。如果文件中没有列名,则设置为None。 names:列名列表,用于结果DataFrame的列。 index_col:用作行索引的列编号或列名。 usecols:返回的列,可以是列名的列表或由列索引组成的列表。 2. 研究如何在read_csv中通过参数指定需要读取的列 可以通过usecols参数来指定需要读取的列...
如果指定了names参数，此时的infer等价于header=None。会从names参数而非文件中读取列名。names参数的使用见下面介绍。如果我们不使用默认值infer，而是给header参数指定一个int实参，会从整数对应的行号读取列名，如下：>>>df = pd.read_csv(r'C:UsersyjDesktopdata.csv' # ,sep=',' # ,delimiter=';' ...
使用names参数设置列名 我们将使用names参数添加列名。 df=pd.read_csv('btc-market-price.csv',header=None,na_values=['','?','-'],names=['Timestamp','Price'])df.head() image.png 使用dtype参数设置列类型 如果不使用dtype参数,pandas 将尝试自动确定每列的类型。我们可以使用dtype参数强制 pandas 使...