Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。 一、IO读取 pandas的io读取函数,都是read_开头的。当然还有其他函数。 具体的自行通过help()查看用法。 二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf...
pd.read_csv('ex1.csv', index_col='message') 参数index_col:还可以设置MultiIndex。多重索引, index_col : array_like 参数sep: 设置分隔符号,可以使用正则表达式。 pandas的re包(正则表达式)\s 代表空格,包括\t\n\r\f\v。 所以sep="\s+",就代表1个以上的空格作为分隔符号。 参数skiprows : list-...
print(pd.read_csv(r"D:\mycode\用pandas\data\dataAnalyst_sql.csv", encoding="gbk").head()) print("3,---") # 默认切后5行 print(pd.read_csv(r"D:\mycode\用pandas\data\dataAnalyst_sql.csv", encoding="gbk").tail()) print("4,---") # 改变字段的数据类型为字符串 a = pd.read_...
storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
df=pd.read_csv('btc-market-price.csv',header=None,na_values=['','?','-'],names=['Timestamp','Price'])df.head() image.png 使用dtype参数设置列类型 如果不使用dtype参数,pandas 将尝试自动确定每列的类型。我们可以使用dtype参数强制 pandas 使用特定的 dtype。 在这种情况下,我们将强制Price列为...
使用pandas进行数据读取,最常读取的数据格式如下: 本文主要介绍pd.read_csv()的用法: pd.read_csv pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。pd.read_csv()的格式如下:
上面的代码运用的是pandas的read_csv(),默认参数sep=','分隔符为',',正好和csv以逗号为分隔符吻合。 iterator: boolean, default False 返回一个TextFileReader 对象,以便逐块处理文件。 iterator=True表示逐块读取文件。 reader.get_chunk(chunkSize)表示每次读取块的大小为chunkSize。
还可以是一个URL,如果访问该URL会返回一个文件的话,那么pandas的read_csv函数会自动将该文件进行读取。比如:我们用fastapi写一个服务,将刚才的文件返回。 pd.read_csv('http://localhost/girl.csv') 里面还可以是一个_io.TextIOWrapper,比如: f = open('girl.csv', encoding='utf-8') pd.read_csv(f) ...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, ...