squeeze: bool, default False 1 如果文件值包含一列,则返回一个Series,如果是多个列依旧还是DataFrame。 # 只取一列会返回一个 Series pd.read_csv(data, usecols=[0], squeeze=True) # 如果是两列则还是 df pd.read_csv(data, usecols=[0, 2], squeeze=True) 1 2 3 4 2.9 prefix(表头前缀) prefi...
是Pandas 库中用于读取 CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值)文件并将其转换为 DataFrame 对象的一个函数。DataFrame 是 Pandas 中用于存储和操作结构化数据的主要数据结构。 pd.read_csv函数的主要返回值类型: pd.read_csv 的主要返回值类型是 Pandas 的 DataFrame 对象。DataFrame 是一个二维的、大小可变的、...
该函数返回一个表格型的数据结构,有行索引和列索引。 用printf可以将返回值内容全部输出。 除了最左边的列,其余的列均是从csv文档里读取。
pandas.read_csv的返回值 pandas.read_csv的返回值 该函数返回⼀个表格型的数据结构，有⾏索引和列索引。⽤printf可以将返回值内容全部输出。除了最左边的列，其余的列均是从csv⽂档⾥读取。
此外use_cols 还有一个比较好玩的用法,就是接收一个函数,会依次将列名作为参数传递到函数中进行调用,如果返回值为真,则选择该列,不为真,则不选择。 # 选择列名的长度等于 3 的列,显然此时只会选择 发行日 这一列pd.read_csv(file_path,encoding='gbk',usecols=lambdax:len(x)==3) ...
正如我们在之前的课程中看到的,我们可以使用 Python 简单地读取数据。 当您想处理一个文件时,首先要做的是打开它。这可以通过调用内置函数open()来完成。open()只有一个必要参数,即文件的路径,并且只有一个返回值,即文件对象。 一旦文件离开with代码块,with语句会自动关闭文件,即使在出错的情况下也是如此。
列索引是最常见的索引形式,一般通过[]来实现。通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列,返回值为Series,例如从表中取出姓名一列 # 表的列索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv',usecols = ['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])...
...这个函数的返回值也是个结构体,结构体中的text属性就是列名。但在使用时,发现返回的列名全部是0。...最后有效的使用方式就是:col_text=getColumn({mask=0x4/*_LVCF_TEXT*/},i); 另外再提个题外话,这个函数本来返回的列名字符串是乱码的,是因为编码的问题。...所以我尝试给aardio官方微信提交了这个问题...
当skiprows参数为可调用对象时,函数将对每一行应用该可调用对象,并根据其返回值来决定是否跳过该行。可调用对象通常是一个函数,它接受一个行索引作为参数,并返回一个布尔值,表示是否跳过该行。例如,如果skiprows=lambda x: x%2==0,函数将跳过索引为偶数的行。