pandas 的 pd.read_csv()详解
时间: 2023-11-19 07:52:44 浏览: 39
pandas中的pd.read_csv()函数是用于读取csv文件的函数,它可以从文件、URL或文件对象中读取数据,并将其转换为DataFrame格式。该函数有多个参数,其中一些常用的参数包括:
1. file_path:文件路径,可以是本地文件路径或URL。
2. sep:分隔符,默认为逗号。
3. header:指定哪一行作为表头,默认为0,即第一行。
4. encoding:指定文件编码格式,默认为utf-8。
5. index_col:指定哪一列作为索引列。
6. parse_dates:将指定列解析为日期格式。
7. squeeze:如果数据只有一列,则返回Series而不是DataFrame。
除了以上常用参数外,pd.read_csv()还有很多其他参数,可以根据需要进行设置。使用pd.read_csv()函数可以方便地读取csv文件,并进行数据处理和分析。
相关问题
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 ]
pd.read_csv添加行名
要为pd.read_csv添加行名,可以使用index_col参数来指定行索引的列。例如,可以使用以下代码来读取具有行索引和列名的文件,并添加行名:
```python
import pandas as pd
colname = \['filename', 'label'\]
train_df = pd.read_csv('data/train.csv', header=None, names=colname, index_col=0)
```
在这个例子中,我们使用了index_col=0来指定第一列作为行索引。这样,train_df将具有行名。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas(pd.read_csv学习)读取没有表头的csv文件、并加上表头名](https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/108882215)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas.read_csv() 详解与如何合适的读取行序号与列名](https://blog.csdn.net/qq_37207042/article/details/117087769)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]