dtype 指定每列的数据类型 dtype参数在pandas.read_csv函数中用于指定列的数据类型。当你知道某些列的数据类型时,可以使用dtype参数来提高读取文件的效率,并且可以预防可能发生的类型错误。 name,sex,age,email 张三,男,22,123@qq.com 李四,男,23,222@qq.com 默认情况下age得到的是int类型 df12 = pd.read_csv...
导致前导零丢失，或者日期被当成字符串。可以用 dtype={"column_name": str} 指定正确的数据类型，确保数据不变形。最佳实践 想让 pandas.read_csv() 运行得又快又稳，就得掌握一些“高效秘籍”。以下这些技巧，就像数据处理的武林秘籍，让你在 CSV 读取的江湖中游刃有余。数据类型优化：默认情况下，read_csv(...
import pandas as pd # 读取CSV文件,并指定除一列之外的所有列的数据类型 df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'col1': int, 'col2': str, 'col3': float}) # 打印数据框的信息,包括列的数据类型 print(df.info()) 对于Pandas read_csv函数指定除一列之外的所有列的数据类型,推荐的腾讯云相...
usecols: 返回的列,可以是列名的列表或由列索引组成的列表。 dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。 encoding: 文件编码(如'utf-8','latin-1'等)。 p...
dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。 encoding: 文件编码(如’utf-8’,’latin-1’等)。
df= pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})df["id"] =df["id"] * 3df 我们看到id变成了字符串类型。 engine pandas解析数据时用的引擎,pandas 目前的解析引擎提供两种:c、python,默认为 c,因为 c 引擎解析速度更快,但是特性没有 python 引擎全。如果使用 c 引擎没有...
python csv库和pd pd.read_csv dtype 本文主要介绍pd.read_csv()的用法: pd.read_csv pandas对纯文本的读取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大。pd.read_csv()的格式如下: AI检测代码解析...
dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。 encoding: 文件编码(如’utf-8’,'latin-1’等)。
dtype:用于指定每列的数据类型。 na_values:用于指定要视为空值的标记。 parse_dates:用于将指定列解析为日期。 read_csv()函数的不同参数选项的应用场景 指定分隔符 有时候,CSV文件可能使用除逗号以外的分隔符,可以使用sep参数来指定分隔符。 import pandas as pd ...
dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。 skiprows: 需要忽略的行数(从文件开头算起),或需要跳过的行号列表。 nrows: 需要读取的行数(从文件开头算起)。 skipfooter: 文件尾部需要忽略的行数。 encoding: 文件编码(如'utf-8','latin-1'等)。