df9 = pd.read_csv('data.csv', index_col=3) print(df9) usecols 读取指定的列 usecols读取指定的列,可以是列名或列编号。 import pandas as pd # 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', usecol...
usecols 读取指定的列,可以是列名或列编号。 import pandas as pd # 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(df11) dtype 指定每列的数据类型 dtype参数在pandas.read...
read_csv('data.csv', sep=' ') 编码: 如果你需要指定文件的编码格式,可以使用encoding参数。例如,对于UTF-8编码的文件: data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 指定列名: 如果CSV文件的第一行包含列名,则它们将被自动识别并用作DataFrame的列标签。如果你需要指定自己的列名,可以使用header参...
pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 按索引只读取指定列,顺序无关 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5']) # 按列名,列名必须存在 # 指定列顺序,其实是 df 的筛选功能 pd.read_csv(data, usecols=['列1', '列5'])[['列5', '列1']] # 以下用 callable 方式可以巧妙指定顺序, ...
sep：列分隔符，默认为逗号。header：指定行号或行号列表作为列名，或使用默认的'infer'推断列名，默认为 'infer'。names：指定列名列表。示例：import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('data.csv')# 打印DataFrameprint(df)输出结果： Name Age Alice 251 Bob 302 Carol ...
如果CSV文件包含日期信息,您可以使用parse_dates参数将指定的列解析为日期。 import pandas as pd # 解析"date"列为日期 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 #...
如果测试结果显示代码没有正确读取指定的列,你可能需要检查以下几点: 确保指定的列名在CSV文件中确实存在。 确保usecols参数的值格式正确(例如,列名的列表或列位置的列表)。 通过上述步骤,你可以使用read_csv函数中的usecols参数来方便地指定需要读取的列,从而提高读取效率和数据处理的灵活性。
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。
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...
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names参数而...