files_ava = pd.read_csv(filePath+'/'+file, sep = '\s+', header=None, encoding='gbk',names = column)
时间: 2024-01-12 11:05:39 浏览: 34
根据你提供的代码,你正在使用pandas的read_csv函数读取一个CSV文件。在这个函数中,你设置了以下参数:
- `filePath+'/'+file`:文件路径和文件名的组合,表示要读取的CSV文件的位置。
- `sep='\s+'`:指定分隔符为一个或多个空格,用于将每行数据分割为不同的列。
- `header=None`:表示CSV文件中没有列名或头部信息。
- `encoding='gbk'`:指定文件的编码格式为GBK,以正确解析文件中的中文字符。
- `names=column`:指定列名,将其作为DataFrame的列标签。
根据你提供的异常信息,错误发生在将日期数据转换为日期时间格式时。请确保文件中的日期数据以正确的格式出现,并且不包含无效的日期值。你可以检查文件中第一列中的日期数据,确认它是否满足日期时间格式要求。
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input_table=pd.read_csv(filePath)
这行代码是用 Pandas 库中的 read_csv 函数从 filePath 表示的文件路径读取一个 CSV 格式的数据表,并将其存储在名为 input_table 的 Pandas DataFrame 对象中。CSV 是 Comma Separated Values 的缩写,表示逗号分隔值,是一种常见的数据存储格式,每一行表示一个记录,每个字段用逗号进行分隔。Pandas 是一个 Python 数据分析库,它提供了类似于 Excel 的数据结构和操作方式,方便数据的读取、处理和分析。
df = pd.read_csv(filepath)
df = pd.read_csv(filepath)是Pandas库中的一个函数,用于从CSV文件中读取数据并将其存储为一个DataFrame对象。下面是对该函数的介绍:
1. `pd`:`pd`是Pandas库的常用别名,用于引用Pandas库中的函数和类。
2. `read_csv()`:`read_csv()`是Pandas库中的一个函数,用于从CSV文件中读取数据。它接受一个文件路径作为参数,并返回一个DataFrame对象。
3. `filepath`:`filepath`是CSV文件的路径,可以是本地文件路径或者网络文件路径。可以使用相对路径或绝对路径指定文件的位置。
使用`pd.read_csv(filepath)`函数可以读取CSV文件,并将其内容存储在一个DataFrame对象中,以便后续进行数据分析和处理。