pd.read_csv default values

时间: 2023-11-19 13:49:58 浏览: 146
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快速解决pandas.read_csv()乱码的问题

star5星 · 资源好评率100%
pd.read_csv函数的默认值如下： - delimiter（分隔符）: 逗号（,） - quotechar（引号字符）: 双引号（"） - doublequote（引号转义）: True - skipinitialspace（跳过初始空格）: True - lineterminator（行终止符）: 回车换行符（\r\n） - quoting（引号约定）: csv.QUOTE_MINIMAL
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详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

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, convert_float=True...

pd.read_csv

pd.read_csv() is a function in the pandas library of Python that reads a CSV (Comma Separated Values) file and returns a pandas DataFrame. The function takes a file path as an argument and can also ...

pd.read_excel和read_csv区别

pd.read_excel和pd.read_csv是pandas库中两个用于读取数据的函数。它们的区别在于读取的文件格式和处理方式。 pd.read_excel函数用于读取Excel文件，可以直接读取.xlsx文件。当使用该函数读取Excel文件时，需要使用...

pd.read_csv所有参数默认值

pd.read_csv的所有参数的默认值如下： - filepath_or_buffer：没有默认值。 - sep：","。 - delimiter：None。 - header：'infer'。 - names：None。 - index_col：None。 - usecols：None。 - squeeze：False。 - ...

pd.read_csv 处理缺失值

pd.read_csv()函数可以通过参数na_values来处理缺失值。na_values可以接受一个列表或字典，用于指定哪些值应该被视为缺失值。例如，na_values=[-1, 'N/A']将把-1和'N/A'都视为缺失值。默认情况下，pd.read_csv()将空...

pd.read_csv函数的参数定义

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, skiprows=None, nrows=None, skip_blank_lines=True, na_values=None, keep_...

pd.read_csv()参数详解

参数pd.read_csv()用于从CSV文件中读取数据。下面是对参数的详细解释： - filepath_or_buffer：CSV文件的路径或缓冲区对象。 - sep：用于分隔字段的字符，默认为逗号。 - delimiter：与sep参数功能相同，...

pd.read_csv将NA转换成NaN

在使用pd.read_csv函数读取CSV文件时，可以通过na_values参数将NA值转换成NaN。默认情况下，pandas会将一些默认的值（如“NA”、“#N/A”等）替换成NaN。除了na_values指定的值之外，还有一些默认的值也会被替换成...

pd.read_csv函数有什么参数？

pd.read_csv函数的参数包括：filepath_or_buffer、sep、delimiter、header、names、index_col、usecols、squeeze、prefix、mangle_dupe_cols、dtype、engine、converters、true_values、false_values、skipinitial...

import PySimpleGUI as sg import pandas as pd # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择表格文件')], [sg.Input(), sg.FileBrowse(key='file_1'), sg.Text('表格1')], [sg.Input(), sg.FileBrowse(key='file_2'), sg.Text('表格2')], [sg.Button('查找')], [sg.Text('查找结果：')], [sg.Multiline(size=(60, 10), key='result')], [sg.Button('保存结果')] ] # 创建窗口 window = sg.Window('查找表格数据', layout) # 读取数据并查找相同时间段的数据 def find_data(file_1, file_2): try: # 读取表格数据 df_1 = pd.read_csv(file_1) df_2 = pd.read_csv(file_2) # 找到相同时间段的数据 df = pd.merge(df_1, df_2, on='Time', how='inner') # 返回查找结果 return df.to_string(index=False) except Exception as e: return str(e) # 事件循环 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找': # 获取用户选择的文件路径 file_1 = values['file_1'] file_2 = values['file_2'] # 查找数据 result = find_data(file_1, file_2) # 在窗口中显示查找结果 window['result'].update(result) elif event == '保存结果': # 获取当前显示的数据 file_1 = values['file_1'] file_2 = values['file_2'] merged = pd.merge(file_1, file_2, on='Time', how='inner') result3 = merged.loc[(merged['Time'] >= '00:00:00') & (merged['Time'] <= '23:59:59')] table_values = window['result3'] # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_csv(save_file, index=False) sg.popup('保存成功！') # 关闭窗口 window.close() 报错

需要将代码中的merged = pd.merge(file_1, file_2, on='Time', how='inner')修改为merged = pd.merge(pd.read_csv(file_1), pd.read_csv(file_2), on='Time', how='inner') 3. 在保存结果时，代码中使用了...

报错修正： import PySimpleGUI as sg import pandas as pd # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择表格文件')], [sg.Input(), sg.FileBrowse(key='file_1'), sg.Text('表格1')], [sg.Input(), sg.FileBrowse(key='file_2'), sg.Text('表格2')], [sg.Button('查找')], [sg.Text('查找结果：')], [sg.Multiline(size=(60, 10), key='result')], [sg.Button('保存结果')] ] # 创建窗口 window = sg.Window('查找表格数据', layout) # 读取数据并查找相同时间段的数据 def find_data(file_1, file_2): try: # 读取表格数据 df_1 = pd.read_csv(file_1) df_2 = pd.read_csv(file_2) # 找到相同时间段的数据 df = pd.merge(df_1, df_2, on='Time', how='inner') # 返回查找结果 return df.to_string(index=False) except Exception as e: return str(e) # 事件循环 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找': # 获取用户选择的文件路径 file_1 = values['file_1'] file_2 = values['file_2'] # 查找数据 result = find_data(file_1, file_2) # 在窗口中显示查找结果 window['result'].update(result) elif event == '保存结果': # 获取当前显示的数据 table_values = window['result'].get() # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_excel(save_file, index=False) sg.popup('保存成功！')

df_1 = pd.read_csv(file_1) df_2 = pd.read_csv(file_2) # 找到相同时间段的数据 df = pd.merge(df_1, df_2, on='Time', how='inner') # 返回查找结果 return df except Exception as e: return str(e) ...

无法在界面中显示合并后的数据： import pandas as pd import PySimpleGUI as sg # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择第一个表格文件：', size=(20, 1)), sg.Input(key='file1'), sg.FileBrowse()], [sg.Text('选择第二个表格文件：', size=(20, 1)), sg.Input(key='file2'), sg.FileBrowse()], [sg.Button('查找相同时间段数据')], [sg.Table(values=[], headings=[], key='table3', enable_events=True, bind_return_key=True)], [sg.Button('保存数据')] ] # 创建窗 window = sg.Window('查找相同时间段数据，作者：Dieter', layout, font=("微软雅黑", 15), default_element_size=(50, 1)) # 当窗口打开时执行的代码 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找相同时间段数据': # 获取用户选择的文件路径 file1 = values['file1'] file2 = values['file2'] # 读取两个表格的数据 df1 = pd.read_csv(file1) df2 = pd.read_csv(file2) # 按照时间段合并两个 DataFrame 对象 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Time') # 将合并后的数据显示在表格中 headings = merged_df.columns.tolist() values = merged_df.values.tolist() window['table3'].update(values=values) elif event == '保存数据': # 获取当前显示的数据 table_values = window['table3'].get() # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_excel(save_file, index=False) sg.popup('保存成功！')

在你的代码中，更新表格的语句 window['table3'].update(values=values) 是正确的，但是你没有定义表格的标题。你需要在窗口布局中添加一个 sg.Table 元素并设置 headings 属性，例如： [sg.Table(values...

该程序用的界面显示数据无法显示请修改： import pandas as pd import PySimpleGUI as sg # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择第一个表格文件：', size=(20, 1)), sg.Input(key='file1'), sg.FileBrowse()], [sg.Text('选择第二个表格文件：', size=(20, 1)), sg.Input(key='file2'), sg.FileBrowse()], [sg.Button('查找相同时间段数据', justification='center')], [sg.Output(size=(80, 20), font=("Adobe 宋体 Std L", 10)),sg.Combo(['Method 1', 'Method 2'])], [sg.Table(values=[], headings=[], key='table3')], [sg.Button('保存数据')] ] # 创建窗 window = sg.Window('查找相同时间段数据', layout) # 当窗口打开时执行的代码 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找相同时间段数据': # 获取用户选择的文件路径 file1 = values['file1'] file2 = values['file2'] # 读取两个表格的数据 df1 = pd.read_csv(file1) df2 = pd.read_csv(file2) # 按照时间段合并两个 DataFrame 对象 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Time') # 将合并后的数据显示在表格中 headings = merged_df.columns.tolist() values = merged_df.values.tolist() window['table3'].update(values=values) elif event == '保存数据': # 获取当前显示的数据 table_values = window['table3'].get() # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_excel(save_file, index=False) sg.popup('保存成功！')

values = merged_df.values.tolist() window['table3'].update(values=values, headings=headings) elif event == 'table3': selected_row = values['table3'][0] sg.popup(f'您选择的行是：{selected_row}') ...

import requests import bs4 import pandas as pd file_name='/Users/W/Desktop/SEM推广关键词数据表.txt' df=pd.read_csv(file_name,sep="}") df.astype('string') df=df.replace('"',"") df=df.replace('\\',"") print(type(df)) df.to_excel('/Users/W/Desktop/SEM推广关键词数据表.xlsx')为什么其中的replace不起作用

根据你提供的代码，我注意...df = pd.read_csv(file_name, sep="}", na_values='', keep_default_na=False) df = df.replace('"',"") df = df.replace('\\',"") 您可以尝试其中的一个方法，看看哪个适合您的数据。

帮我解释一下错误：UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 3 1 import pandas as pd 2 df1 = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_sorted.csv') ----> 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') 4 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='ID') 5 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:950, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 935 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 936 dialect, 937 delimiter, (...) 946 defaults={"delimiter": ","}, 947 ) 948 kwds.update(kwds_defaults) --> 950 return _read(filepath_or_buffer, kwds) File ~\anaconda3\lib\site-packages\

df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv', encoding='GBK') 如果你不确定文件的编码，可以尝试使用 Python 标准库中的 chardet 模块来自动检测编码。你可以使用以下代码来检测...

UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-d8bda818b845> in <module> 1 import pandas as pd 2 from IPython.display import display ----> 3 data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='utf-8') 4 data.insert(2, 'goods', '') 5 def get_goods(title): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 608 kwds.update(kwds_defaults) 609 --> 610 return _read(filepath_or_buffer, kwds) 611 612 C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds) 460 461 # Create the parser. --> 462 parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) 463 464 if chunksize or iterator: C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds) 817 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"] 818 --> 819 self._engine = self._make_engine(self.engine) 820 821 def close(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine) 1048 ) 1049 # error: Too many arguments for "ParserBase" -> 1050 return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] 1051 1052 def _failover_to_python(self): C:\u01\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds) 1896 1897 try: -> 1898 self._reader = parsers.TextReader(self.handles.handle, **kwds) 1899 except Exception: 1900 self.handles.close() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xca in position 83: invalid continuation byte

这个错误通常是由于在读取文件时指定...data = pd.read_csv('goods.csv', encoding='GBK') 如果还是无法解决问题，建议检查文件本身是否存在编码问题，可能需要在其他编辑器中重新保存文件并指定正确的编码格式。
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