首页 > 其他分享 >pandas中的read_csv参数详解

pandas中的read_csv参数详解

时间:2023-06-09 13:46:11浏览次数:28  
标签:read True default pd csv data pandas

来自:https://blog.csdn.net/weixin_44852067/article/details/122366383, 感谢作者。

 

pandas中的read_csv参数详解

独影月下酌酒

于 2022-01-07 15:57:29 发布

40866
收藏 204
分类专栏: pandas 文章标签: python 数据挖掘 pandas
版权

华为云开发者联盟
该内容已被华为云开发者联盟社区收录
加入社区

pandas
专栏收录该内容
7 篇文章8 订阅
订阅专栏
1.官网语法
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default**,** delimiter=None**,** header='infer’, names=NoDefault.no_default**,** index_col=None**,** usecols=None**,** squeeze=False**,** prefix=NoDefault.no_default**,** mangle_dupe_cols=True**,** dtype=None**,** engine=None**,** converters=None**,** true_values=None**,** false_values=None**,** skipinitialspace=False**,** skiprows=None**,** skipfooter=0**,** nrows=None**,** na_values=None**,** keep_default_na=True**,** na_filter=True**,** verbose=False**,** skip_blank_lines=True**,** parse_dates=False**,** infer_datetime_format=False**,** keep_date_col=False**,** date_parser=None**,** dayfirst=False**,** cache_dates=True**,** iterator=False**,** chunksize=None**,** compression='infer’, thousands=None**,** decimal=’.', lineterminator=None**,** quotechar=’"', quoting=0**,** doublequote=True**,** escapechar=None**,** comment=None**,** encoding=None**,** encoding_errors='strict’, dialect=None**,** error_bad_lines=None**,** warn_bad_lines=None**,** on_bad_lines=None**,** delim_whitespace=False**,** low_memory=True**,** memory_map=False**,** float_precision=None**,** storage_options=None**)**

read_csv()函数在pandas中用来读取文件(逗号分隔符),并返回DataFrame。

2.参数详解
2.1 filepath_or_buffer(文件)
注:不能为空

filepath_or_buffer: str, path object or file-like object
1
设置需要访问的文件的有效路径。

可以是URL,可用URL类型包括:http, ftp, s3和文件。

对于多文件正在准备中本地文件读取实例:

标签:read,True,default,pd,csv,data,pandas
From: https://www.cnblogs.com/xiaoweng2023/p/17469003.html

相关文章

  • pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 9 fields in
    用pandas读取csv格式文件时,里面有的行比前面的行多出好多列,会报下面的错df=pd.read_csv(file_name_csv,encoding="GBK")File"pandas\_libs\parsers.pyx",line905,inpandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rowsFile"pandas\_libs\parsers.pyx",line......
  • pandas.DataFrame.duplicated—返回表示重复行的布尔集合
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html语法格式DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first')参数解释:suset:指定某些列来标识重复项,默认情况下使用所有列;keep:确定标记哪些重复值。接受‘first’,‘last’......
  • ApacheCN Pandas 教程集
    Pandas秘籍零、前言一、Pandas基础二、数据帧基本操作三、开始数据分析四、选择数据子集五、布尔索引六、索引对齐七、分组以进行汇总,过滤和转换八、将数据重组为整齐的表格九、组合Pandas对象十、时间序列分析十一、Pandas,Matplotlib和Seaborn的可视化Pandas学习手册中文......
  • ThreadLocal 与 synchronized 区别
    老实说,从看到这个帖子的题目开始,就觉得帖子的作者估计是在概念上有所混淆了,于是乎想写个咚咚,同大家分享一下自己的心得。帖子上,讨论的人很多,高手不乏,各抒己见,但不知新手们看明白没有,因此,这里偶以最简洁列表方式来说一说相关问题。1.区别ThreadLocal与synchronizedThread......
  • 报错:[Vue warn]: Error in render: "TypeError: Cannot read properties of undefined
    1.错误详情2.错误分析百度此错误发现,很多人可能忘记在main.js中引入store.js并挂载在vue实例上,或者state单词写错了我审查了很多遍代码,依然报错,读取不到state中的数据,后来想到可能是版本的问题此项目是vue2,要使用vuex3才能正常运行,我安装的时候没有指定版本,直接装的是最新的v......
  • 在intelj idea中Debug启动tomcat时Address already in use:JVM_Bind
    在debug重启web应用时,偶尔会报如下错误:Addressalreadyinuse:JVM_Bind,一看端口占用 打开任务管理器,发现并没有java相关的进程。所以无法通过杀死进程来解除接口占用,可以通过如下方式解决1.编辑服务器配置,EditConfiguration 2.点击Startup/Connection 3.选中debug,......
  • 关于input( )和sys.stdin.readline( )的区别
    sys.stdin.readline()会将标准输入全部获取,包括末尾的'\n',input()会把‘\n’忽略sys.stdin.readline().strip() 去掉末尾的换行符, importsysa=sys.stdin.readline().strip()b=input()print(a,type(a))print(b,type(b))#678<class'str'>#678<clas......
  • Python pandas库操作 excel
    Pythonpandas库操作excel特别提示:pandas库是基于numpy库的软件库,因此安装Pandas之前需要先安装numpy库。默认的pandas不能直接读写excel文件,需要安装读、写库即xlrd、xlwt才可以实现xls后缀的excel文件的读写,要想正常读写xlsx后缀的excel文件,还需要安装openpyxl库。数据......
  • 【pandas基础】--数据统计
    在进行统计分析时,pandas提供了多种工具来帮助我们理解数据。pandas提供了多个聚合函数,其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。此外,pandas还可以进行基于列的统计分析,例如通过groupby()函数对数据进行聚合,并计算每组的统计分析结果。除了基本的统计分析之外,pandas还可以进......
  • 详解C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult的那些事儿
    说起异步,Thread,Task,async/await,IAsyncResult这些东西肯定是绕不开的,今天就来依次聊聊他们1.线程(Thread)多线程的意义在于一个应用程序中,有多个执行部分可以同时执行;对于比较耗时的操作(例如io,数据库操作),或者等待响应(如WCF通信)的操作,可以单独开启后台线程来执行,这样主线程就不会......