df = pd.read_csv怎么写

df = pd.read_csv("文件路径/文件名.csv")
其中，"文件路径/文件名.csv"是你要读取的CSV文件的路径和文件名。你可以将文件路径替换为你实际的文件路径，确保文件存在于该路径下。读取成功后，将数据存储在名为df的DataFrame对象中，你可以根据需要对该对象进行进一步的操作和分析。

相关问题

df = pd.read_csv

df = pd.read_csv函数是用于读取CSV文件的函数。它可以接受不同的参数来指定文件的路径、分隔符以及其他读取选项。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)将会读取名为'girl.csv'的文件，并使用空白字符作为分隔符。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})与前一个示例相同，但是还指定了"id"列的数据类型为字符串。

在引用中的示例中，展示了三种不同的读取文件的方法。第一个是通过文件路径读取，第二个是通过网页上的文件URL读取，第三个是通过文件对象读取。

解释代码：df_chinaDaily = pd.read_csv("ChinaDaily.csv") df_reginData = pd.read_csv("Chinese_regin.csv") df_multi = pd.read_csv("multiCountry.csv") df_reginData_copy = copy.deepcopy(df_reginData)

这段代码是在使用Python中的pandas库读取三个不同的CSV文件并将它们存储为pandas DataFrame对象。第一个CSV文件是名为"ChinaDaily.csv"的文件，第二个CSV文件是名为"Chinese_regin.csv"的文件，第三个CSV文件是名为"multiCountry.csv"的文件。然后使用pandas库提供的深拷贝函数copy.deepcopy()将第二个CSV文件中的数据复制到一个新的DataFrame对象中，即df_reginData_copy。