精华内容
下载资源
问答
  • 下面小编就为大家分享一篇使用实现pandas读取csv文件指定的前几行,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,...
  • 一般情况是数据文件没有在当前路径,那么它是无法读取数据的。另外,如果路径名包含中文它也是无法读取的。 (1)可以选择: import os os.getcwd() 获得当前的工作路径,把你的数据文件放在此路径上就可以了,就...
  • 主要介绍了pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 在python中读取csv文件时,一般操作如下: import pandas as pd pd.read_csv(filename) 该读文件方式,默认是以逗号“,”作为分割符,若是以其它分隔符,比如制表符“/t”...以上这篇pandas读取csv文件,分隔符参数se
  • Python 简单使用 pandas 读取excel 的 csv文件处理,支持utf-8和gbk编码自动识别。
  • 主要介绍了Pandas读取csv时如何设置列名,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径。然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据。 #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path...
  • # 读取csv文件 3列取名为 name,sex,births,后面参数格式为names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.txt", names=['name', 'sex', 'births']) print names1880 print names1880.groupby('sex').births.sum() ...
  • <span xss=removed>pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ (pandas\_libs\parsers.c:4209)() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_...
  • pandas读取csv文件

    2020-02-27 11:07:15
    具体可查看官方文档 先引入pandas ...有的时候csv文件太大,想快速查看一下数据内容,就先读取一部分 data=pd.read_csv('demo.csv',nrows=1000) 3、读取限定列 data=pd.read_csv('demo.csv',use...

    具体可查看官方文档

    先引入pandas

    import pandas as pd
    

    1、简单读取文件

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

    2、读取限定行

    有的时候csv文件太大,想快速查看一下数据内容,就先读取一部分

    data=pd.read_csv('demo.csv',nrows=1000)
    

    3、读取限定列

    data=pd.read_csv('demo.csv',usecols=['column1','column2','column3'])
    

    4、一些参数

    read_csv还有以下常用参数:

    • names:names=[‘a’,‘b’,‘c’]
      可以指定读入文件的列名

    • dtype:type={‘column’:str}
      可以定义列的数据类型。例如在读入bool类型的数据时,如果存在空值,就会报错,说读入类型不一致。这是因为在读入数据的过程中,pandas会根据数据判断可能属于什么类型,然后自动赋予,这样的话存在空值,pandas就判断不出来导致报错。

    5、读入大文件

    • chunksize
      不知道和nrows有什么区别。但是肯定的是,读取速度的确很快。一亿条数据也只用了一分多钟。查看jupyter notebook单元格运算时间可以在单元格里输入%%time
    • iterator

    定义iterator=True,然后可以通过循环分块获取,最后整合到一起。

    import pandas as pd
    reader=pd.read_csv('demo.csv',iterator=True)
    loop=True
    chunkSize=10000 
    chunks=[]
    n=1
    while loop:
        try:
            chunk=reader.get_chunk(chunkSize)
            chunks.append(chunk)
            print('chunk{}'.format(n))
            n=n+1
        except StopIteration:
            loop=False
            print('iterator is stopped')
    
    展开全文
  • 很多朋友在使用Python中pandas读取csv文件时,出现编码格式问题,接下来通过本文给大家分享解决Python中pandas读取*.csv文件出现编码问题,需要的朋友可以参考下
  • pandas读取csv文件失败

    2020-01-03 15:28:52
    当windows使用绝对路径读取csv文件时,会报以下错误: OSError: Initializing from file failed 这时候将代码文件和csv文件放在一个路径下,使用相对路径,错误就没了 frame = pd.read_csv('TAGMPRAGE.csv') ....
    frame = pd.read_csv('F:\Data\TAGMPRAGE.csv')

    当windows使用绝对路径读取csv文件时,会报以下错误:

    OSError: Initializing from file failed

    这时候将代码文件和csv文件放在一个路径下,使用相对路径,错误就没了

    frame = pd.read_csv('TAGMPRAGE.csv')

     

    展开全文
  • 根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是...

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据。经过多番尝试总算试出来了一种方法。

    之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着。原来的数据如下:

    GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv

    1,name_01,coment_01,,,,

    2,name_02,coment_02,,,,

    3,name_03,coment_03,,,,

    4,name_04,coment_04,,,,

    5,name_05,coment_05,,,,

    6,name_06,coment_06,,,,

    7,name_07,coment_07,,,,

    8,name_08,coment_08,,,,

    9,name_09,coment_09,,,,

    10,name_10,coment_10,,,,

    11,name_11,coment_11,,,,

    12,name_12,coment_12,,,,

    13,name_13,coment_13,,,,

    14,name_14,coment_14,,,,

    15,name_15,coment_15,,,,

    16,name_16,coment_16,,,,

    17,name_17,coment_17,,,,

    18,name_18,coment_18,,,,

    19,name_19,coment_19,,,,

    20,name_20,coment_20,,,,

    21,name_21,coment_21,,,,

    如果使用pandas读取出全部的数据,打印的时候会出现以下结果:

    In [41]: data = pd.read_csv('data.csv')

    In [42]: data

    Out[42]:

    1 name_01 coment_01 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6

    0 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN

    1 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN

    2 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN

    3 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN

    4 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN

    5 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN

    6 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN

    7 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN

    8 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN

    9 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN

    10 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN

    11 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN

    12 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN

    13 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN

    14 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN

    15 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN

    16 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN

    17 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN

    18 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN

    19 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN

    所说在学习的过程中这并不会给我带来什么障碍,但是在命令行终端界面呆久了总喜欢稍微清爽一点的风格。使用read_csv的参数usecols能够在一定程度上减少这种混乱感。

    In [45]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2,3])

    In [46]: data

    Out[46]:

    1 name_01 coment_01 Unnamed: 3

    0 2 name_02 coment_02 NaN

    1 3 name_03 coment_03 NaN

    2 4 name_04 coment_04 NaN

    3 5 name_05 coment_05 NaN

    4 6 name_06 coment_06 NaN

    5 7 name_07 coment_07 NaN

    6 8 name_08 coment_08 NaN

    7 9 name_09 coment_09 NaN

    8 10 name_10 coment_10 NaN

    9 11 name_11 coment_11 NaN

    10 12 name_12 coment_12 NaN

    11 13 name_13 coment_13 NaN

    12 14 name_14 coment_14 NaN

    13 15 name_15 coment_15 NaN

    14 16 name_16 coment_16 NaN

    15 17 name_17 coment_17 NaN

    16 18 name_18 coment_18 NaN

    17 19 name_19 coment_19 NaN

    18 20 name_20 coment_20 NaN

    19 21 name_21 coment_21 NaN

    为了能够看到数据的"边界”,读取的时候显示了第一列无效的数据。正常的使用中,或许我们是想连上面结果中最后一列的信息也去掉的,那只需要在参数重去掉最后一列的列号。

    In [47]: data = pd.read_csv('data.csv',usecols=[0,1,2])

    In [48]: data

    Out[48]:

    1 name_01 coment_01

    0 2 name_02 coment_02

    1 3 name_03 coment_03

    2 4 name_04 coment_04

    3 5 name_05 coment_05

    4 6 name_06 coment_06

    5 7 name_07 coment_07

    6 8 name_08 coment_08

    7 9 name_09 coment_09

    8 10 name_10 coment_10

    9 11 name_11 coment_11

    10 12 name_12 coment_12

    11 13 name_13 coment_13

    12 14 name_14 coment_14

    13 15 name_15 coment_15

    14 16 name_16 coment_16

    15 17 name_17 coment_17

    16 18 name_18 coment_18

    17 19 name_19 coment_19

    18 20 name_20 coment_20

    19 21 name_21 coment_21

    以上这篇使用pandas读取csv文件的指定列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

    展开全文
  • 【python初级】 pandas读取csv文件并查找数据所在的行背景代码 背景 一般在简单的应用中存储数据的时候,会考虑直接存成csv、txt等文本文件,避免上数据库的麻烦操作。 好处是轻便,简单,但复杂场景还是需要用...

    【python中级】 pandas读取csv文件并查找指定数据

    背景

    一般在简单的应用中存储数据的时候,会考虑直接存成csv、txt等文本文件,避免上数据库的麻烦操作。
    好处是轻便,简单,但复杂场景还是需要用数据库去解决数据存储管理的问题;

    代码

    # encoding: utf-8
    import pandas as pd
    table_ipc_entire="IPC_entire.csv"
    df = pd.read_csv(table_ipc_entire, encoding="gbk")
    find 
    展开全文
  • pandas读取csv文件文件末尾都是NaN值,发生了什么? 目录 pandas读取csv文件文件末尾都是NaN值,发生了什么? #如果是清除内容 #如果是删除内容 #如果是清除内容 清除了csv文件末尾的内容,这样使用pandas...
  • 在用Jupyter Notebook编译python代码时,我想引入pandas模块对csv文件中的数据进行读取 代码如下: import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') print(data) 可却报出这样的错误: ----------------------...
  • pandas读取csv文件数据

    千次阅读 2019-07-24 12:01:09
    pandas读取csv文件时,使用的read_csv函数的参数。 1,skiprows参数,可以用于指定跳过csv文件的头部的前几行。 CSV_FILE_PATH = './test.csv' df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH, skiprows=1) print(df.head(5)) -...
  • 由于用to_csv保存时会留下一行列索引,位置是第一行,使用read_csv读取csv文件后,会将第一行读取为数据,但事实上并不是,需要将它删除。使用df.drop(0)的方法,将第一行删除。 a = pd.read_csv(r'Filename\csvname...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 37,518
精华内容 15,007
关键字:

pandas读取csv文件