dtype参数在read_csv函数中扮演着重要角色,它允许用户指定每列的数据类型。 dtype参数的作用: dtype参数用于指定CSV文件中各列的数据类型。通过显式地设置数据类型,可以避免Pandas自动推断数据类型可能带来的问题,例如性能下降或数据类型不匹配。 dtype参数的基本使用方法: dtype参数接受一个字典作为输入,字典的键是列名,...
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)。 parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: ...
10、prefix:当导入的数据没有 header 时,设置此参数会自动加一个前缀。比如: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True,header=None,prefix="夏色祭") 二、通用解析参数 1、dtype:在读取数据的时候,设定字段的类型。比如,公司员工的id一般是:00001234,如果默认读取的时候,会显示为1234,所以这个时候要把他...
以下是read_csv完整的参数列表：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None,...
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,** dtype=None**,** engi...
names--->自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 index_col--->用作行索引的列编号或列名。 usecols--->读取指定的列,可以是列名或列编号。 dtype--->指定每列的数据类型,可以是字典或者函数。 na_values--->用于替换缺失值的值。 skiprows-...
老规矩,官方参数走一波: read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=Fals...
dtype 指定df每一列的数据类型 因为pandas在不指定列数据类型的前提下，遇到数字则默认为数字格式，遇到字符串默认为字符串类型，这样有个弊端，比如日期，比如一些实际上作为字符串类型使用的会被读取为数字格式，所以一般要设置这个参数。如下所示 pd.read_csv(filepath, dtype={"cloumn_name": str, "column_...
在读取 CSV 文件时,我们可以使用dtype参数指定每一列的数据类型。例如,假设我们的 CSV 文件有三列:A(整数),B(浮点数),和C(字符串),可以这样做: # 指定每列的数据类型data=pd.read_csv('data.csv',dtype={'A':int,'B':float,'C':str})