pd.read_csv反着加载
时间: 2024-05-04 11:13:52 浏览: 19
当使用`pd.read_csv`函数加载CSV文件时,默认情况下是按照文件中的顺序逐行加载数据。如果你想反着加载数据,可以通过设置`skiprows`参数来实现。
具体步骤如下:
1. 首先,使用`pd.read_csv`函数加载CSV文件,并将其赋值给一个变量,比如`df`。
2. 然后,获取CSV文件的总行数,可以使用`df.shape`来获取。
3. 最后,使用`pd.read_csv`函数加载CSV文件,并设置`skiprows`参数为一个列表,列表中包含从总行数开始到第一行的索引值。例如,如果总行数为10,则设置`skiprows=[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]`。
下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 正常加载CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 反着加载CSV文件
total_rows = df.shape
df_reverse = pd.read_csv('data.csv', skiprows=list(range(total_rows-1, -1, -1)))
```
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使用df1=pd.read_csv函数可以将CSV文件加载到内存中,并将其解析为一个DataFrame对象。DataFrame是pandas库中的一个数据结构,类似于表格或电子表格,可以方便地对数据进行处理和分析。
在使用df1=pd.read_csv函数时,你需要提供CSV文件的路径作为参数,例如:
df1 = pd.read_csv('data.csv')
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