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。
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。
百度试题 结果1 题目在读取csv文件时,read_csv函数中参数header=None表示让pandas不指定列名。( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
默认header 下面是header默认情况下,对有表头的数据识别第一行作为header(即header=0)[ 数据没有给出index名称,这里设置index_col=False,不设置默认第一列为index(而表头仍是4列,最后一列数据为NaN),index_col参数与header类似可自动识别。 设置header=None 对有表头的数据设置header=None则会报错: 对无表头的数...
df = pd.read_csv("../data/data.csv", header=None)print(df)2.局部获取。有时候我们需要取某些列数据，如下(X，y)：pd.read_csv()函数有"header=None"参数：import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv("../data/data.csv", header=None)# 注意有"header=None", df.ix[:,0:4]...
data5 = pd.read_csv('data.csv',header=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置 header 为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入...
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...
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'])
当names 被赋值,header 没被赋值时,那么header会变成None。如果都赋值,就会实现两个参数的组合功能。 所以names和header的使用场景主要如下: 1. csv文件有表头并且是第一行,那么names和header都无需指定; 2. csv文件有表头、但表头不是第一行,可能从下面几行开始才是真正的表头和数据,这个时候指定header即可; ...
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自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 代码语言:python 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...