pd.read_csv dtype设置多个
时间: 2023-11-11 21:52:14 浏览: 42
在使用pd.read_csv()函数时,可以通过dtype参数设置列的数据类型。如果要设置多个列的数据类型,可以使用字典来进行设置,字典的键是列名,值是对应的数据类型。例如:df = pd.read_csv(file_path, dtype={"column1": int, "column2": str, "column3": float})。
相关问题
pd.read_csv(dtype)
pd.read_csv(dtype)是pandas库中的一个函数,用于从CSV文件中读取数据,并可以指定每一列的数据类型。dtype参数用于指定每一列的数据类型,可以是一个字典,其中键是列名,值是相应的数据类型。
举例如下:
file_path=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\Game_Data.csv"
df=pd.read_csv(file_path, dtype={"列名1": np.int32, "列名2": np.float64})
print(df)
在这个例子中,我们将"列名1"指定为int32类型,"列名2"指定为float64类型。通过这种方式,我们可以在读取数据时指定每一列的数据类型,从而更加精确地处理数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
pd.read_csv参数设置
`pd.read_csv` 是 `pandas` 库中用于读取 CSV 文件的函数,它可以根据不同的参数来进行配置。
以下是一些常见的参数设置:
- `filepath_or_buffer`: 必需参数,指定要读取的文件路径或 URL。
- `sep`: 指定字段分隔符,默认为逗号 `,`。可以是字符串、正则表达式、字节序列等。
- `header`: 指定作为列名的行数,默认为 0,即使用第一行作为列名。如果设为 `None`,则不使用列名。
- `index_col`: 指定某列作为索引,可以是列名或列的索引号。
- `usecols`: 指定要读取的列,可以是列名或列的索引号。
- `dtype`: 指定列的数据类型,可以是字典或者单个数据类型。
- `parse_dates`: 指定需要解析为日期的列,可以是列名或列的索引号。
- `skiprows`: 指定跳过的行数,可以是整数、列表或函数。
- `na_values`: 指定需要处理为缺失值的特殊值。
- `encoding`: 指定文件的编码方式。
- `nrows`: 指定要读取的行数。
- `chunksize`: 指定每次迭代读取的行数。
这只是一些常用参数,`pd.read_csv` 还支持其他许多参数设置。具体可以参考 pandas 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html