pd.read_csv()用法

pd.read_csv()是pandas库中用于读取CSV文件的函数。它可以从文件路径、URL或实现了read方法的任意对象中读取数据。下面是两种使用pd.read_csv()的例子：

1. 从文件路径读取CSV文件[^1]：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", false_values=["错"])

2. 从URL读取CSV文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("http://localhost/girl.csv")

相关问题

pd.read_csv

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。CSV文件是一种常见的文本文件格式，其数据以逗号分隔。使用pd.read_csv可以方便地读取CSV文件中的数据，并进行数据处理和分析。例如，可以使用以下语句读取名为"data.csv"的CSV文件：

import pandas as pd

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

这将读取"data.csv"文件并将其转换为DataFrame对象，存储在变量df中。可以使用df.head()方法查看前几行数据，使用df.describe()方法查看数据的统计信息。

pd.read_csv用法

pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于将csv文件读入数据框架(DataFrame)。可以通过传递文件路径、网页上的文件或文件对象来读取csv文件。例如，可以使用以下代码读取csv文件：

1. 通过文件路径读取：

   import pandas as pd
   pd.read_csv('data.csv')

2. 通过网页上的文件读取：

   import pandas as pd
   pd.read_csv("http://localhost/data.csv")

3. 通过文件对象读取：

   import pandas as pd
   f = open(r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv", encoding="gbk")
   pd.read_csv(f)

在读取csv文件时，还可以使用sep参数指定分隔符。默认情况下，分隔符为逗号。例如，可以使用以下代码指定分隔符为逗号、冒号或分号：

import pandas as pd
pd.read_csv('data.csv', sep=",|:|;", engine="python")

综上所述，pd.read_csv函数是pandas库中用于读取csv文件的函数，可以通过文件路径、网页上的文件或文件对象来读取，并可通过sep参数指定分隔符。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python pandas.read_csv()函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_43690010/article/details/115178050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解（非常全面，推荐收藏）](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]