pd.read_csv问题

最新推荐文章于 2025-10-21 20:48:24 发布
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#pd.read_csv #数据类型

本文介绍使用pd.read_csv()函数读取CSV文件的关键参数，包括路径设置、分隔符选择、自定义缺失值处理及数据类型指定等。适用于需要处理CSV数据的开发人员。

pd.read_csv()重要参数
 

filepath_or_buffer  路径

sep=',' 分隔符

 names=None， 列名 names = ["a", "b", "c"]

na_values=None,    默认 ‘’, ‘#N/A’, ‘#N/A N/A’, ‘#NA’, ‘-1.#IND’, ‘-1.#QNAN’, ‘-NaN’, ‘-nan’, ‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘<NA>’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘n/a’, ‘nan’, ‘null’处理成空

可以自己指定na_values = ["None",  "none", ]

读取之后的数据格式

dtype参数可以指定数据格式。

但此方法会自动处理数据格式， 1111处理成int, "ssss" 处理成str， 1.0 处理成float

pd.read_excel出现ValueError: Unknown engine: openpyxl解决方案
weixin_43178406的博客
10-14 2万+
本文主要介绍了pd.read_excel出现ValueError: Unknown engine: openpyxl解决方案，希望能对使用pandas的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
pd.read_csv读取文件路径出现的问题
weixin_43755104的博客
11-12 1万+
文章目录写在前面出现的问题解决问题用相对路径读取数据集完整的代码参考 写在前面 在用pd.read_csv读取数据集时，我有2个疑问？1是：写相对路径还是绝对路径。2是：相对路径，绝对路径怎么写。这篇文章就是解决以上两个问题。如果这个脚本只是在自己电脑上，都可以无所谓，但是如果别人也想用你的脚本，我认为相对路径还是比较好的，数据集和脚本一起拷贝给别人，如果环境没问题的话路径不用修改就可以直接运行，如果你用绝对路径的话，别人拿到之后还得自己修改路径。 出现的问题 报错，这个路径没找到文件，路径写错了。 解决
pd.read_csv知识
m0_52951519的博客
11-08 3863
是pandas库中用于读取 CSV（逗号分隔值）文件的函数。在 Python 中，使用其中，是你要读取的 CSV 文件的路径。这个路径可以是相对路径（相对于当前 Python 脚本所在的目录），也可以是绝对路径。例如，如果你的 CSV 文件与 Python 脚本在同一目录下，你可以直接使用文件名作为路径，像。如果文件在其他目录，如在data_files文件夹下，你可以使用相对路径，或者使用绝对路径（如file.csvDataFrameDataFramedata.csvopensep',''\t'.tsv。
【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）
weixin_47139649的博客
09-09 11万+
pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持，参数有四五十个。这些参数中，有的很容易被忽略，但是在实际工作中却用处很大。
pd.read_csv()与数据清洗：读取时的预处理技巧
最新发布
2501_93895614的博客
10-21 332
通过在核心优势：减少后续处理步骤，提高代码可读性和性能。例如，直接处理缺失值和数据类型能避免错误。最佳实践：总是先检查文件头部（如预览），再选择合适的参数。结合chunksize处理超大文件。注意事项：参数如应谨慎使用，可能掩盖数据问题。测试技巧后，用验证数据质量。这些方法基于真实场景测试，确保可靠性。如果您有具体文件样例，我可以进一步优化建议！
python读取CSV文件
qq_27390023的博客
10-28 971
用制表符作为分隔符，并指定列名。
python用pd.read_csv()方法来读取csv文件
weixin_41855010的博客
02-12 6万+
csv文件是一种用,和换行符区分数据记录和字段的一种文件结构，可以用excel表格编辑，也可以用记事本编辑，是一种类excel的数据存储文件，也可以看成是一种数据库。pandas提供了pd.read_csv()方法可以读取其中的数据并且转换成DataFrame数据帧。python的强大之处就在于他可以把不同的数据库类型，比如txt/csv/.xls/.sql转换成统一的DataFrame格式然后进...
pd.read_csv
qte的博客
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1. pd.read_csv() df = pd.read_csv(data_file, header=0, names=['year','population'] df= pd.read_csv(file_messy, delimiter=' ', header=3, comment='#') 1)header: header=None, 那么表示原始文件数据没有列索引，除非你给出nam...
快速解决pandas.read_csv()乱码的问题
12-23
pandas.read_csv()遇到读进来乱码问题 1.设置encoding=’gbk’或者encoding=’utf-8’。pandas.read_csv(‘data.csv’,encoding=’gbk’) 2.如果设置encoding直接报错的话 解决方法是：用记事本打开csv文件，另存为...
pd.read_csv()函数
qq_43636375的博客
04-14 9540
pd.read_csv()用于读取csv文件。CSV (Comma Separated Vaules) 格式是电子表格和数据库中最常见的输入、输出文件格式。
pd.read_csv参数详解
weixin_50547586的博客
09-29 2万+
pd.read_csv参数详解 转自：pandas.read_csv参数详解 - 李旭sam - 博客园 参数：filepath_or_buffer :str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 本地文件读取.
python pd.read_csv()函数
qq_42250840的博客
04-27 7454
csv格式说明： CSV文件是一个纯文本文件，最早用在简单的数据库里，其格式简单，具备很强的开放性，非常容易被导入各种PC表格及数据库，比如Excel表格等。 CSV文件中每行相当于一条记录（相当于数据表中的一行），用 “，”（半角逗号）分割每行的不同字段。举例如下： 例： 1, 23, 32,12 2, 44, 1...
【Pandas】pd.read_csv() 函数：读取 CSV 文件
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pandas.read_csv() 用于读取 CSV（逗号分隔值）文件，并将其转换为 DataFrame，适用于 数据分析、数据清洗、机器学习 等任务。pd.read_csv() 是 Pandas 最常用的数据读取方法，支持 各种格式、数据过滤、编码处理，适用于 大规模数据分析。
pd.read_csv()参数
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filepath_or_buffer : various 文件路径 sep 以什么分割 delimiter : str, default None 以什么分割默认为none delim_whitespace : boolean, default False Equivalent to setting sep='\s+' header : int or list of ints, de...
python学习-遍历大量数据pd.read_csv
qq_43091806的博客
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这种分块读取的方式特别适用于处理大型数据集，因为它可以有效地节省内存，避免一次性加载整个数据集到内存中。这意味着该 CSV 文件将被分块读取，每个块的大小为 10 行数据。在循环中，每次迭代都会从文件中读取一个块（包含10行数据），然后将这个块赋值给变量。函数来读取名为 "tweets.csv" 的 CSV 文件，并且设置了。进行操作，处理该块的数据，例如进行数据分析、转换、过滤等操作。这行代码使用了 Pandas 库中的。在每次迭代中，你可以对变量。
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函数是 Pandas 中处理 CSV 数据集的强大工具。通过了解和掌握其各种参数，我们可以灵活地读取和处理各种格式的 CSV 文件。在数据分析的工作中，这将大大提高我们的工作效率。希望这篇博客能帮助你更好地理解和使用函数。如果你有任何问题或想要了解更多，请在评论区告诉我。
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pd.read_csv可读取 csv 格式文档到DataFrame 主要参数：        data = pd.read_csv('./result.csv',sep=',')         data = pd.read_csv('./result.csv',header=None,prefix='XX')         data = pd.read_csv('./result.cs...
pd.read_csv用法
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pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=’, ‘, delimiter=None, header=’infer’, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converte...
pd.read_csv详解
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`pandas` 库中的 `pd.read_csv()` 函数用于读取 CSV（逗号分隔值）文件，并将其转换为 `DataFrame`，适用于数据分析、数据清洗、机器学习等任务。以下是该函数的详细解释： ### 语法 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv(filepath, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None) ``` ### 常用参数 | 参数 | 作用 | | --- | --- | | `filepath` | CSV 文件路径（本地路径或 URL） | | `sep` | 分隔符（默认 `,`，支持 `\t`（TSV）） | | `header` | 指定标题行（`header=None` 表示无表头） | | `names` | 设定列名（适用于无标题 CSV） | | `index_col` | 设置索引列（`index_col=0` 代表第一列为索引） | | `usecols` | 选择要读取的列（`usecols=["col1", "col2"]`） | | `dtype` | 指定列的数据类型（`dtype={"col1": str, "col2": float}`） | | `nrows` | 读取前 `n` 行数据 | | `skiprows` | 跳过前 `n` 行（`skiprows=10` 跳过前 10 行） | | `encoding` | 指定编码格式（如 `utf-8`，`latin1`，`gbk`） | | `parse_dates` | 用于解析日期列，可传入列名列表，如 `parse_dates=['date']` [^1]。 | ### 示例代码 #### 读取标准 CSV ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") print(df.head()) # 查看前 5 行 ``` #### 读取 CSV 文件，并指定 `date` 列为日期类型 ```python import pandas as pd # 读取 CSV 文件，并指定 date 列为日期类型 df_read = pd.read_csv('example.csv', parse_dates=['date']) # 查看 DataFrame 类型 print(df_read.dtypes) ```
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