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) 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...
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', 'Age'] df = pd.read_csv('data.csv', names=custom_columns) 指定数据类型 如果...
header: int, list of int, default ‘infer’ 1 指定行数用来作为列名,数据开始行数。 如果文件中没有列名,则默认为0,否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在 列名。 header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着 每一列有多个标题),介于中间的...
filepath_or_buffer--->CSV文件的路径或URL地址。 sep--->CSV文件中字段分隔符,默认为逗号。 delimiter--->CSV文件中字段分隔符,默认为None。 header--->指定哪一行作为列名,默认为0,即第一行。 names--->自定义列名,如果header=None,则可以使用该参数。 index_col--->用作行索引的列编号或列名。 usecol...
read_csv('data.csv', header=1) 数据转换: 你可以使用converters参数来指定如何转换特定列的数据。例如,将所有数值列转换为整数: data = pd.read_csv('data.csv', converters={'column1': int, 'column2': int}) 缺失值处理: Pandas提供了多种处理缺失值的方法。你可以使用na_values参数来指定应视为...
其中参数: filepath_or_buffer:字符串,或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL,有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。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。
老规矩,官方参数走一波: read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=Fals...
read_csv()是Pandas库中用于读取CSV文件的函数,其常见参数包括: filepath_or_buffer:文件路径或对象。 sep:字段分隔符,默认为,。 header:用作列名的行号,默认是0(第一行)。如果没有列标题,则设置为None。 names:列名列表,如果文件中没有列标题行,可以通过此参数提供。 index_col:用作行索引的列编号或列名。
语法：pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None)参数：filepath_or_buffer：CSV文件的路径或URL。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...