parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 'gzip' 或 'xz' filepath_or_buffer要读取的文件...
pandas: powerful Python data analysis toolkitpandas.pydata.org 果然在IO操作里面介绍不同文件的读取办法,CSV为read_csv。 3.解决问题 顺利输出CSV文件。 4. 更多问题 4.1 文件里面有多行多列,如果我想读取指定列如何实现呢?例如读取'id'列。 是否类似列表组成的矩阵?尝试csv[0],不行报错。 是否类似字典的索...
pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列,顺序无关 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是 df 的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']] # 以下用 callable 方式可以巧妙指定顺序, ...
parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 ‘gzip’ 或‘xz’ filepath_or_buffer要读取的文...
parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 'gzip' 或 'xz' ...
使用pandas的read_csv读取数据时,header参数表头名称设置(即各列数据对应名称),下面是文档中对header参数的说明: 其中指出,表头可根据数据格式推断各列名称:默认情况下, 若未传入names参数,则根据输入文件的第一行推断是否有表头; 若传入names参数,则names传入的参数作为表头(原数据有表头则会替换原有表头)。
usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 import pandas as pd # 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) ...
usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importpandasaspd # 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) ...
导入文件, 含有重复列 过滤某些列 每次迭代指定的行数 值替换 pandas在读取csv文件是通过read_csv这个函数读取的,下面就来看看这个函数都支持哪些不同的参数。 以下代码都在jupyter notebook上运行! 一、基本参数 1、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。
dtype:指定列的数据类型,可以是字典或者单个数据类型。 skiprows:指定需要跳过的行数,默认为None,即不跳过任何行。 read_csv函数的优势在于它可以快速、方便地读取和处理CSV文件,并且提供了丰富的参数选项,可以灵活地适应不同的数据格式和需求。 read_csv函数的应用场景包括: ...