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),则该列将被用作DataFrame的索引。 importpandasaspd# 我们想要将'`email`'列作为DataFrame的索引df8 = pd.read_csv(...
df = pd.read_csv('data_with_dates.csv', parse_dates=['date']) 自定义列名 使用header参数可以自定义列名,可以指定某一行作为列名,也可以自定义列名列表。 import pandas as pd # 使用第三行作为列名 df = pd.read_csv('data.csv', header=2) # 自定义列名 custom_columns = ['ID', 'Name', ...
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),则该列将被用作DataFrame的索引。 import pandas as pd # 我们...
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),则该列将被用作DataFrame的索引。 import pandas as pd # 我们...
# 默认系统会推断,如果指定列名会被忽略 pd.read_csv(data, header=0) # 第一行 pd.read_csv(data, header=None) # 没有表头 pd.read_csv(data, header=[0,1,3]) # 多层索引 MultiIndex 1 2 3 4 2.5 names(列名) names: array-like, optional ...
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),则该列将被用作DataFrame的索引。
回答:在使用pandas.read_csv读取CSV文件时,列名问题主要涉及到以下几个方面: 列名的默认处理方式:pandas.read_csv默认将CSV文件的第一行作为列名。如果CSV文件没有列名,可以通过设置header参数来指定列名的行数,例如header=0表示第一行为列名。 列名的重命名:如果CSV文件的列名不符合需求,可以通过设置names参数来重新...
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。
当names没被赋值时,header会变成0,即选取数据文件的第一行作为列名。 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。 我们举例说明: 1) names 没有被赋值,header 也没赋值: pd.read_csv('girl.csv',delim_whitespace=True) ...
usecols 读取指定的列 usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importpandasaspd # 1.指定列的编号df10=pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1])print(df10) # 2.指定列的名称df11=pd.read_csv('data.csv',usecols=['name','sex'])print...