pandas读取csv文件

最新推荐文章于 2025-03-23 09:09:37 发布
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本文介绍了使用pandas读取csv文件的各种方法，包括简单读取、限制行数、选择列、设置参数以及处理大文件。通过指定参数如names和dtype控制列名和数据类型，利用chunksize和iterator进行大文件的分块读取，提高效率。

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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
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pandas读取csv文件时设置列名的实战代码
weixin_43178406的博客
06-13 1万+
本文主要介绍了pandas读取csv文件时设置列名的实战代码，希望能对学习pandas的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
pandas教程：pandas读取csv文件并指定字段数据类型
Cachel Wood的博客
07-31 674
参数来指定每个列的数据类型。这个参数接受一个字典类型的值，其中键是列名，值是数据类型。如果无法进行转换，则会引发一个异常。参数来控制异常的处理方式。当数据与指定的数据类型不匹配时，无法实现解析会报错。列的数据类型为字符串，列的数据类型为浮点数。会在不匹配时引发异常，会将无法转换的值转换为。参数传递，时间类型通过。文件时，我们可以使用。在此示例中，我们指定。列的数据类型为整数，类型的时间数据添加到。
史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了
大数据
07-27 1万+
导读：pandas.read_csv接口用于读取CSV格式的数据文件，由于CSV文件使用非常频繁，功能强大，参数众多，因此在这里专门做详细介绍。作者：李庆辉来源：大数据DT（ID：hzda...
Pandas读取.csv文件
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文章目录导入数据方法一方法二相关基本属性data.head( r )，data.tail( r )分别返回开头r行和末尾r行数据data.shape返回数据尺寸data.dtypes返回每个属性的数据类型data.values 返回ndarray类型的对象data.nunique()返回每一列中是唯一值的个数data.index返回行索引data.columns返回列索引data.iloc[行序号，列序号]返回元素data.loc[行索引，列索引]返回元素 导入数据 方法一 import pandas as
应用-在 Pandas 中读取 CSV 的最快方法
最新发布
liluo0815481的博客
03-23 779
而且与 CSV 不同，CSV 中的列类型没有编码在文件中，而在 Parquet 中，列的类型存储在文件中。CSV 是一种糟糕的格式。因此，如果可以，请避免使用 CSV，并使用更好的格式，例如 Parquet。基本上“real”是墙上时钟的经过时间，其他两个指标是 CPU 时间，分为在应用程序代码中运行的时间（“user”）和在 Linux 内核中运行的时间（“sys”）。然而，鉴于 PyArrow 后端本身更快，因为总 CPU 时间减少了一半，即使你已经有了并行性，它也可能提供有意义的速度提升。
Pandas读写csv文件——《Python数据分析库Pandas》
Python老吕的博客
05-25 1388
Pandas的读写CSV文件功能为我们提供了一种便捷的方式来处理和分析数据。通过掌握这些功能，我们可以轻松地将数据导入Python中进行处理，并将处理后的结果保存为CSV文件。同时，Pandas还提供了丰富的数据清洗、预处理和高级操作功能，使得数据分析过程更加高效和灵活。无论是对于初学者还是经验丰富的数据分析师来说，Pandas都是一个不可或缺的工具。👨‍💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥《Python全栈工程师》《跟老吕学MySQL》
Python使用pandas读取csv文件支持utf-8和gbk编码自动识别
07-30
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。
使用pandas读取csv文件的指定列方法
12-25
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，...
Pandas读取csv
youzhouliu的博客
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对于文件的操作中，读写csv操作是一个比较常见的操作，很多时候可能会选择使用python中的文件读取的方式对csv文件操作，这种方式并没有什么问题，但读写的效率不高，编写的代码量也偏多。 这里介绍使用pandas进行简单的读。写也基本类似。 一、Pandas读取表头： 使用pandas读取表头很简单，一行代码搞定，如下： # 读取表头 head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0) 这一行代码读取的是一个对象，如果要以列表形式输出，可以增加如
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2403_88969259的博客
12-18 1693
问题描述：有时需要将 CSV 文件中的列名映射为新的列名。解决方案：使用usecols和names参数。python代码解读复制代码是 Pandas 中非常强大且灵活的函数，能够处理各种复杂的 CSV 文件读取需求。本文介绍了read_csv的基本用法，常见问题及其解决方案，并通过代码案例进行了详细说明。希望本文能帮助你在实际工作中更高效地使用 Pandas 进行数据读取和处理。
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1、读取CSV文件 若正常读取出错尝试加入以下参数 ```python dataE=pd.read_csv(r'C:\Users\s\Desktop\B301免疫原性一致性核查\xx.csv',encoding='UTF-16',sep=None,engine='python')
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详解python中的pandas.read_csv()函数
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