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  • pandas读取csv文件
    千次阅读 多人点赞
    2021-11-11 13:56:54

    pandas读取csv文件的前几行数据(nrows参数)、pandas读取csv文件的中间几行数据(skiprows=range(a,b))

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    pandas读取csv文件的前几行数据、pandas读取csv文件的中间几行数据

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  • Pandas读取CSV文件

    千次阅读 2021-03-12 17:27:44
    Pandas读取CSV文件准备工作CSV文件自带列标题直接读出不更改列标题名把原列标题替换成自已的列标题CSV文件无自带列标题读出数据系统自动给编号给列添加标题总结 准备工作 在任意文件夹下建一个CSV文件,如图下所示。...

    准备工作

    在任意文件夹下建一个CSV文件,如图下所示。
    在这里插入图片描述
    导入pandas

    import pandas as pd
    

    CSV文件自带列标题

    直接读出不更改列标题名

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv')
    

    ‘c:\mypatent\ensemble1E0669\IE6690pl.csv’,是CSV文件所在的文件夹路径及文件名
    或者:

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690.csv',header=0)
    data
    

    显示结果
    在这里插入图片描述

    可以看出默认的第一行就是列标题名称。
    也可以直接看列标题名和行索引。
    先看行

    data.index
    

    显示结果:
    RangeIndex(start=0, stop=11, step=1)
    再看下列标题

    data.columns
    

    显示结果:
    Index([‘0.3335’, ‘1.028’, ‘0.269’], dtype=‘object’)

    把原列标题替换成自已的列标题

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv')
    data.columns=['A','B','C']
    data
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述
    或者采用如下方式:

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv',names=['A','B','C'])
    
    data
    

    输出结果是一样的。
    注意:有列标题名和无列标题要搞清楚,否则有可能第一行实际数据被当成了列标题而不参与运算。
    又或者

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv',header=0,names=['A','B','C'])
    

    上面三种方法效果是一样的。

    CSV文件无自带列标题

    csv文件没有列标题,从第一行就直接开始是数据了。

    读出数据系统自动给编号

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv',header=None)
    data
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述注意:一定要加’header=None’, 这样读进来的列名就是系统默认的0,1,2… 序列号
    此时可以用系统给的序号进行操作,例如:

    A=data[0]
    B=data[1]
    C=A+B
    C
    

    输出结果:
    在这里插入图片描述

    给列添加标题

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv',header=None)
    data.columns=['A','B','C']
    data
    

    输出结果
    在这里插入图片描述
    可看出列添加了新的标题。
    或者采用如下方式。

    data=pd.read_csv('c:\\mypatent\\ensemble1E0669\\IE6690pl.csv',header=None,names=['A','B','C'])
    

    结果是一样。

    注意:此处不可以用’header=0’, 用了会默认第一行数据是列名,然后又被重命名覆盖,结果是第一行的数据丢失。

    总结

    本节讲了Pandas读取CSV文件的方法,希望您能喜欢。

    展开全文
  • 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
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  • pandas读取csv文件提示字符读取失败的解决方法

    使用WPS直接创建工作表的时候,文件默认编码格式为ASCII,然后运行函数

    pandas.read_csv("文件名")
    

    就会出现字符读取失败的问题,如果新建xls文件也会存在这个问题。
    如果对这个文件的编码直接修改成utf-8 (以文本方式打开,另存为–>修改编码将ASCII改为utf-8)还是会出错。

    我的解决方法是:直接新建.txt文件,然后修改文件后缀为.csv,再操作这个新建的文件,将需要存入的数据复制到文件中,保存时会提示

    在这里插入图片描述
    选择是,然后再运行函数pandas.read_csv()就行了

    展开全文
  • python 使用pandas读取csv文件

    千次阅读 2022-01-24 16:54:20
    在这里记录一下,python使用pandas读取文件的方法 用到pandas库的read_csv函数 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 24 16:48:32 2022 @author: zxy """ # 导入包 import numpy as np import pandas ...

    在这里记录一下,python使用pandas读取文件的方法
    用到pandas库的read_csv函数

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Mon Jan 24 16:48:32 2022
    
    @author: zxy
    """
    
    # 导入包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.gridspec as gridspec
    import seaborn as sns; plt.style.use('ggplot')
    
    import sklearn
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.utils import shuffle
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    from sklearn.manifold import TSNE
    
    # 导入并查看数据
    crecreditcard_data=pd.read_csv('./creditcard.csv')
    crecreditcard_data.shape,crecreditcard_data.info()
    
    crecreditcard_data.describe()
    
    
    crecreditcard_data.head()
    
    # 看看欺诈与非欺诈的比例如何
    count_classes=pd.value_counts(crecreditcard_data['Class'],sort=True).sort_index()
    
    # 统计下具体数据
    count_classes.value_counts()
    # 也可以用count_classes[0],count_classes[1]看分别数据
    
    count_classes.plot(kind='bar')
    plt.show()
    
    展开全文
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  • pandas读取csv文件

    千次阅读 2019-03-21 22:01:16
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空空如也

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