import pandas as pd df = pd.read_csv('AB_NYC_2019.csv') df.head()代码解析

时间: 2023-10-22 14:34:45 浏览: 107

pandas.read_csv参数详解(小结)

### pandas.read_csv 参数详解 `pandas.read_csv` 是 Pandas 库中一个非常重要的函数，主要用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换为 DataFrame 对象。以下是对该函数各个参数的详细介绍： #### filepath_or_buffer - **描述**：指定要读取的 CSV 文件路径或缓冲区对象。 - **类型**：可以是字符串、`pathlib.Path`、`py._path.local.LocalPath` 或任何具有 `read()` 方法的对象（如文件句柄或 `StringIO` 对象）。 - **支持的 URL 类型**：包括 `http`、`ftp`、`s3` 和本地文件路径。 - **示例**： - 本地文件路径：`"C:\\local\\path\\to\\table.csv"` - HTTP 地址：`"http://example.com/data.csv"` #### sep - **描述**：指定 CSV 文件中数据项之间的分隔符，默认为逗号。 - **类型**：字符串。 - **默认值**：`,`。 - **特殊处理**：如果分隔符长度超过一个字符且不是 `\s+`，将使用 Python 的正则表达式解析器进行解析，并忽略数据中的逗号。 - **示例**：`'\t'` 表示使用制表符作为分隔符。 #### delimiter - **描述**：提供了一个备选的分隔符选项，与 `sep` 相互排斥，即如果设置了 `delimiter`，则 `sep` 将被忽略。 - **类型**：字符串。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`';'` #### delim_whitespace - **描述**：指定是否使用空白字符（如空格或制表符）作为分隔符。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`False`。 - **等效设置**：若设为 `True`，则等同于设置 `sep='\s+'`。 - **版本支持**：自 Pandas 0.18.1 版本起支持。 #### header - **描述**：指定哪些行应被用作列名。 - **类型**：整数或整数列表。 - **默认值**：`'infer'`，自动检测 CSV 文件中是否存在表头行。 - **示例**： - `0`：表示第一行作为列名。 - `None`：表示无表头行。 - `[0, 1]`：表示第 1 行和第 2 行作为多级列名。 #### names - **描述**：当 CSV 文件中没有显式定义列名时，可以使用此参数指定列名列表。 - **类型**：数组样式的对象。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`['name', 'age', 'gender']` - **注意事项**：如果 `header` 已经指定了列名，则 `names` 将被忽略。 #### index_col - **描述**：指定哪些列应被用作行索引。 - **类型**：整数、字符串或整数/字符串列表。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`0` 表示使用第一列作为索引列。 - **特殊情况**：如果设置为 `False`，则不会使用任何列作为索引。 #### usecols - **描述**：仅读取 CSV 文件中的某些列。 - **类型**：数组样式的对象。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`[0, 2, 3]` 表示只读取第 1、3、4 列；`['name', 'age']` 表示只读取名为 `name` 和 `age` 的列。 - **优点**：可以减少内存占用和提高读取速度。 #### as_recarray - **描述**：已废弃，未来版本将移除。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`False`。 - **替代方案**：建议使用 `pd.read_csv().to_records()`。 #### squeeze - **描述**：如果 CSV 文件仅包含一列，则返回 Series 而不是 DataFrame。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`False`。 #### prefix - **描述**：当 `header=None` 时，为列添加前缀。 - **类型**：字符串。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：设置为 `'X'` 后，列名变为 `X0`, `X1`, `X2` 等。 #### mangle_dupe_cols - **描述**：决定如何处理重复的列名。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`True`。 - **示例**：若设为 `True`，则重复的列名会被重命名为 `X.0`, `X.1` 等。 #### dtype - **描述**：指定各列的数据类型。 - **类型**：数据类型名称或列名到数据类型的映射字典。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`{'name': str, 'age': int}`。 #### engine - **描述**：指定使用的解析引擎。 - **类型**：字符串。 - **可选值**：`'c'` 或 `'python'`。 - **默认值**：通常为 `'c'`。 - **性能差异**：C 引擎通常更快，但 Python 引擎可能更灵活。 ### 总结通过上述介绍可以看出，`pandas.read_csv` 函数提供了丰富的参数配置选项，能够满足用户在不同场景下的需求。理解这些参数的具体含义及其用法，可以帮助我们更高效地读取和处理 CSV 文件。希望本文的详细介绍对你在实际工作中有所帮助！

这段代码使用了 Pandas 库来读取名为 'AB_NYC_2019.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 对象中。在这个 DataFrame 中，调用 head() 方法会返回前五行数据，以便我们快速查看数据的结构和内容。因此，这段代码的作用是读取并显示 'AB_NYC_2019.csv' 文件的前五行数据。

阅读全文

import pandas as pd df = pd.read_csv('AB_NYC_2019.csv') df.head()代码解析

相关推荐

pandas.read_csv参数全面解析：高效CSV导入与头信息处理

使用pandas读取Excel：pd.read_excel全面解析与参数实例

import pandas as pd df = pd.read_csv('trafficflow.csv') df.head()

from pytorch_tabnet.tab_model import TabNetRegressor import pandas as pd df = pd.read_csv('demo.csv', encoding="GB18030") df.head()

import pandas as pd df = pd.read_csv('C:\\Users\\王博艺\\Downloads\\Coursework_2(3).zip\\Coursework_2') df帮我修改一下错误

import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))

df = pd.read_csv('data.csv')

df = pd.read_csv(r'C:\Users\小杜羽\Desktop\python作业\all.cvscata_6259_csv', encoding='gbk') print(df.head(10))语法修正

df = pd.read_csv('C:\Users\小杜羽cata_6259_csv.zip', encoding='gbk') print(df.head(10))

pd.read_csv和pd.read_excel如果相互转化

pd.read_csv读取data_url数据

pd.read_csv

使用 pd.read_csv() 函数读取名为 SH_A_339.csv 的 CSV 文件，并将 第一列解析为 Pandas 中的日期时间格式。

pd.read_csv()

pd.read_csv python示例

python pandas.read_csv自定义列索引

Pandas读取Excel参数详解：pd.read_excel操作与实践

Pandas读Excel详解：pd.read_excel参数解析与实例

ta-lib-0.5.1-cp312-cp312-win32.whl

最新推荐

python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析

全国江河水系图层shp文件包下载

管理建模和仿真的文件

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

点云二值化测试数据集的详细解读

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

在Python中使用xarray和cfgrib库处理GRIB数据时，如何有效解决遇到的DatasetBuildError错误？

JDiskCat：跨平台开源磁盘目录工具

使用 pd.read_csv() 函数读取名为 SH_A_339.csv 的 CSV 文件，并将第一列解析为 Pandas 中的日期时间格式。