df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None) print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱']) print(df6) 如果有header,也可以使用names自定义列名 df7 = ...
importpandasaspd# 读取数据df = pd.read_csv("../data/data.csv")# 注意没有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左闭右开的区间X= df.ix[:,0:4]# 实际上X应该是df.ix[:,0:5]y = df.ix[:,5]print(X)print(y) 在第二种情况中,带上names属性还是df.ix[:,0:4]就是左闭右开的区间。
可以直接写入"文件名.csv" header: 将行号用作列名,且是数据的开头。 header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。因为当skip_blank_lines=True时,这个参数忽略注释行和空行。 header=None,即指认为原始文件数据没有列索引,这样read_csv为其自动加上列索引{从0开始} parse_dates: 布尔类型值 or int类型值...
df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None)print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df6=pandas.read_csv('data2.csv',header=None,names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) 如果有...
df6 = pandas.read_csv('data2.csv', header=None) print(df6) names自定义列名 names自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 df6 = pandas.read_csv( 'data2.csv', header=None, names=['姓名', '性别', '年龄', '邮箱'])
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 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...
如果CSV文件没有列名，可以将 header 参数设置为 None。2.如何选择特定的列？使用 usecols 参数可以选择读取特定的列。3.如何设置不同的分隔符？如果CSV文件不是使用逗号分隔，可以通过 sep 参数指定分隔符。适用场景 数据分析：当面对庞大的数据集时，read_csv() 就像一台高速传送带，能够迅速将数据从磁盘搬运到...
header=None, names=['姓名','性别','年龄','邮箱'])print(df6) index_col 用作行索引的列编号或列名 index_col参数在使用pandas的read_csv函数时用于指定哪一列作为DataFrame的索引。 如果设置为None(默认值),CSV文件中的行索引将用作DataFrame的索引。如果设置为某个列的位置(整数)或列名(字符串),则该列...
read_csv('filename.csv', sep=' ', header=None, usecols=['A', 'B'], skiprows=[0, 1], na_values=['N/A'], dtype={'A': str, 'B': int}) 在这个例子中,我们使用了多个参数来读取 CSV 文件:使用制表符作为分隔符、不使用标题行、只加载 ‘A’ 和‘B’ 两列、跳过前两行、将‘N/A...