(3)、header=None,并指定新的索引的名字names=seq序列;如果指定的新的索引名字的序列比原csv文件的列数少,那么就截取原csv文件的**倒数列**添加上新的索引名字 df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4)) print(df) 结果: 2 3 c1 c2 c3 c4 a 0 5 10 b 1 6 11 c 2 7 12 d...
header: 指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行,如果没有列名则设为None。 如下数据,没有header 张三,男,22,123@qq.com 李四,男,23,222@qq.com 王五,女,24,233@qq.com 张六,男,22,123@qq.com # 读取示例 df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None) print(df6) names自定义列名 names自...
2.4 header(表头) header: int, list of int, default ‘infer’ 1 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...
1) names 没有被赋值,header 也没赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True) # 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 1. 2. 2) names 没有被赋值,header 被赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1) # 不指定names,指定header为1,则选取第...
header 如果数据中包含表头，或者说列名，这个参数用来指定表头在数据中的行号。接收一个int对象或者由int构成的列表对象。默认值是infer。infer的行为如下：如果没有指定names参数，infer就等价于header=0。这时会从文件的第一行读取为列名，如前面示例所示。如果指定了names参数，此时的infer等价于header=None。会从...
pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True)# 我们说这种情况下,header为变成0,即选取文件的第一行作为表头 2) names 没有被赋值,header 被赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True, header=1)# 不指定names,指定header为1,则选取第二行当做表头,第二行下面的是数据 ...
header: 用作列名的行号,默认为0(第一行),如果没有列名则设为None。 names: 列名列表,用于结果DataFrame。 index_col: 用作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。 dtype: 字典或列表,指定某些列的数据类型。
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 表示第一行数据而非文件的第一行。header=None，则代表着首行不作为列名使用。这种情况的使用基本都配合着names...
pandas read_csv: header/skiprows不工作 pandas是一个强大的数据分析工具,read_csv是pandas库中用于读取CSV文件的函数。在读取CSV文件时,有时候会遇到header/skiprows参数不起作用的情况。 header参数用于指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行作为列名。skiprows参数用于跳过指定的行数。
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=False,skiprows=None, skipfooter=0, ...