#pandas 读取movie.csv文件，不使用low_memory模式

可以使用以下代码读取movie.csv文件，不使用low_memory模式：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('movie.csv', low_memory=False)

在`read_csv()`函数中，将`low_memory`参数设置为`False`即可关闭低内存模式。这样读取大型CSV文件时，Pandas会一次性读取整个文件，而不是分块读取。但是，如果内存不足以容纳整个文件，则可能会导致内存不足错误。

相关问题

pandas读取breast_cancer.csv文件简单使用pivot_table函数

好的，这是一个关于使用 pandas 中的 `pivot_table` 函数的简单例子。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('breast_cancer.csv')

# 使用 pivot_table 函数创建透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Area_mean', index='Diagnosis', aggfunc='mean')

# 打印透视表
print(pivot_table)

以上代码中，我们首先使用 pandas 的 `read_csv` 函数读取了名为 `breast_cancer.csv` 的数据文件。接着，我们使用 `pivot_table` 函数创建了一个透视表，其中 `values` 参数表示需要统计的数值，`index` 参数表示行索引，`aggfunc` 参数表示使用的聚合函数。在这个例子中，我们统计的是 'Area_mean' 列的均值，行索引为 'Diagnosis' 列，聚合函数为 'mean'。

最后，我们使用 `print` 函数打印了透视表。需要注意的是，透视表的行和列的顺序取决于传入的参数，因此在创建透视表时需要根据实际需求选择合适的参数。

希望这个回答能够帮助到你！

pandas读取excel.csv文件筛选数据

可以使用pandas的read_csv函数来读取csv文件，并使用DataFrame的筛选功能来筛选数据。比如，使用pandas读取名为data.csv的文件，并筛选出“性别”列为“男”的数据，可以这样实现：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出“性别”列为“男”的数据
male_data = data[data['性别'] == '男']

这样，变量male_data中就保存了筛选后的数据。