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(pandas读取csv文件) 详解pandas.read_csv()(读取CSV文件)函数使用方法 pandas.read_csv函数简介 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-19) 25次浏览 已收录 扫描二维码

(pandas读取csv文件) 详解pandas.read_csv()(读取CSV文件)函数使用方法

pandas.read_csv() 是读取 CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值) 数据文件的一个重要函数,它属于 Python 的 Pandas 数据分析库里的函数。这个功能被广泛用于数据分析和数据处理工作。

使用方法如下:

import pandas as pd

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

在这行代码中,'file_name.csv' 即你要读取的 CSV 文件的文件名。请将其替换为实际文件名。

read_csv() 函数还有许多参数可以使用,这些参数可以帮助你更准确地读取 CSV 文件,常用的参数有:

  • filepath_or_buffer:需要读取的 csv 文件路径或者类似文件的对象。
  • sep:指定分隔符,如果不指定参数,则会尝试使用逗号分隔。
  • header:指定第几行作为表头,如果没有表头的话,设置这个参数为 None。
  • index_col:指定第几列作为索引。
  • usecols:读取指定的列。
  • dtype:指定列的类型。
  • na_values:指定哪些值、字串会被解析为 NaN。

例如,如果你只希望读取 CSV 文件中的某几列,可以使用 usecols 参数:

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

在这个案例中,数据只会读取 ‘column1’ 和 ‘column3’ 两列。

同样地,如果你希望把第一列当作索引,你可以设置 index_col 参数为 0:

data = pd.read_csv('file_name.csv', index_col=0)

另外,如果你的 CSV 文件没有表头,你可以设置 header 为 None:

data = pd.read_csv('file_name.csv', header=None)

以这种方式使用 Pandas 的 read_csv() 方法,你可以非常灵活地读取并处理 CSV 文件中的数据,适应各种数据分析的需求。另外,关于 read_csv() 函数的更完整参数介绍,你可以参考官方文档或者通过在 python 环境中键入 help(pd.read_csv) 获取。
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