pd.read_csv(name, delimiter='\t')

pd.read_csv(name, delimiter='\t')是一个用于读取CSV文件的函数，其中name是文件的路径和名称，delimiter='\t'表示使用制表符作为字段之间的分隔符。

该函数会将CSV文件中的数据读取为一个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。它可以方便地对数据进行处理和分析。

读取CSV文件时，函数会根据指定的分隔符将每一行数据拆分成多个字段，并将这些字段组合成一个DataFrame对象。每个字段对应DataFrame中的一列，每一行对应DataFrame中的一条记录。

如果CSV文件中的字段之间使用制表符进行分隔，可以通过设置delimiter参数为'\t'来指定分隔符为制表符。如果不指定delimiter参数，默认使用逗号作为分隔符。

相关问题

data = pd.read_csv怎么使用

data = pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。下面是使用data = pd.read_csv的基本步骤：

1. 导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 使用data = pd.read_csv打开CSV文件：

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

其中，'filename.csv'是你要读取的CSV文件的路径和文件名。

3. 可选的参数：
- delimiter：指定CSV文件中的分隔符，默认为逗号(,)。
- header：指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。
- index_col：指定哪一列作为索引，默认为None，即不使用任何列作为索引。
- nrows：指定读取的行数，默认为None，即读取所有行。
- usecols：指定读取的列，默认为None，即读取所有列。

4. 对读取的数据进行操作：
一旦成功读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象，你可以使用pandas提供的各种函数和方法对数据进行处理和分析。例如，你可以使用以下方法：
- data.head()：查看前几行数据。
- data.shape：获取数据的形状（行数和列数）。
- data.describe()：获取数据的统计信息（均值、标准差等）。
- data['column_name']：访问特定列的数据。

忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")

要忽略该脚本中的警告，可以在脚本开头添加以下两行代码：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

这会忽略脚本中的所有警告。将这两行代码添加到脚本的开头即可：

import pandas as pd
import glob
import warnings

def com():
    warnings.filterwarnings("ignore")
    file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt')
    data = pd.DataFrame()
    for i in file_paths:
        df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0])
        data = pd.concat([data, df])
    data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)
    df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True)
    data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower()
    data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False)
    all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',')
    all[0] = all[0].str.split('.')
    all[0] = all[0].apply(
        lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:]))
    new_col = all[0]
    result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1)
    result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False)
    summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',')
    grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index()
    grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True)
    grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1])
    grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False)
    top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',')
    alls = top_10000.nlargest(10000, 1)
    alls.drop(columns=[1], inplace=True)
    alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False)
    final = top_10000.iloc[10000:]
    final.drop(columns=[1], inplace=True)
    final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False)
    print(final.to_csv)

def main():
    print("开始清洗域名文件")
    com()
    print("数据清洗完毕")

if __name__ == "__main__":
    main()

这样就可以在运行脚本时忽略所有警告了。