python pd.read_csv同目录下
时间: 2023-10-22 07:29:56 浏览: 43
在Python中,使用pd.read_csv函数读取同目录下的csv文件有两种方法。
第一种方法是在函数中不指定engine参数,直接使用文件名进行读取。例如,如果同目录下有一个名为"linghuigui.csv"的文件,可以使用以下代码进行读取:
data = pd.read_csv("linghuigui.csv")
第二种方法是在函数中添加engine参数,并将其设置为'python'。这样的话,无论文件名是中文还是英文都可以正常读取。例如,如果同目录下有一个名为"岭回归.csv"的文件,可以使用以下代码进行读取:
data1 = pd.read_csv("岭回归.csv", engine='python')<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
相关问题
python pd.read_csv skiprows参数
在Python中,pandas库的read_csv函数用于读取CSV文件。skiprows参数是read_csv函数的一个可选参数,用于指定要跳过的行数。
skiprows参数可以接受多种不同的值:
- 如果skiprows设置为整数n,则将跳过文件的前n行。
- 如果skiprows设置为列表或数组,则将跳过列表中指定的行号。
- 如果skiprows设置为函数,则将根据函数的返回值来决定要跳过的行。
以下是一些示例:
1. 跳过前两行:`pd.read_csv('file.csv', skiprows=2)`
2. 跳过第1、3、5行:`pd.read_csv('file.csv', skiprows=[0, 2, 4])`
3. 根据条件跳过行:`pd.read_csv('file.csv', skiprows=lambda x: x % 2 == 0)`
python中pd.read_csv用法
`pd.read_csv()`是一个在Python中用于读取CSV文件的函数,它可以将CSV文件读取为一个DataFrame对象。下面是一些常见的用法:
1. 读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
```
2. 指定CSV文件的分隔符:
```python
df = pd.read_csv('filename.csv', sep=',') # 默认为逗号分隔符
```
3. 指定CSV文件中的列名:
```python
df = pd.read_csv('filename.csv', names=['col1', 'col2', 'col3'])
```
4. 指定要读取的行数:
```python
df = pd.read_csv('filename.csv', nrows=10) # 只读取前10行数据
```
5. 跳过CSV文件中的某些行:
```python
df = pd.read_csv('filename.csv', skiprows=[0, 2, 3]) # 跳过第1、3、4行
```
6. 处理缺失值:
```python
df = pd.read_csv('filename.csv', na_values=['NA', 'N/A']) # 将'NA'和'N/A'视为缺失值
```
除了上述用法外,`pd.read_csv()`还有许多其他的参数和选项可以使用,具体可以参考官方文档。