关于pandas中read_csv()的参数问题:加表头与不加表头的区别

本文介绍了使用Python的Pandas库读取CSV文件的方法,包括不使用表头和指定自定义表头两种情况,展示了如何预览数据的前10行。

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不加表头

from pandas import  read_csv
# filename = 'Pima_Indians.csv'
# names = ['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']
data = read_csv('Pima_Indians.csv',header=None)
peek = data.head(10)
print(peek)

加了表头

from pandas import  read_csv
filename = 'Pima_Indians.csv'
names = ['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']
data = read_csv(filename,names=names)
peek = data.head(10)
print(peek)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

pandasread_csv函数是用于读取CSV文件的功能。你可以通过指定文件路径来读取文件。例如,你可以使用以下代码读取名为data1.csv的文件: ``` import pandas as pd df = pd.read_csv(r"C:\Users\wwb\Desktop\data1.csv") ``` 在读取CSV文件时,你也可以指定分隔符来解析数据。默认情况下,分隔符是逗号。如果你的文件中使用了不同的分隔符,你可以使用sep参数来指定。例如,如果你的文件使用分号作为分隔符,你可以使用以下代码: ``` import pandas as pd df = pd.read_csv(r"C:\Users\wwb\Desktop\data1.csv", sep=';') ``` 另外,如果你的CSV文件没有表头,你可以使用header参数来指定。默认情况下,header参数的值是"infer",它会尝试自动推断表头。但是如果你的数据没有表头,你可以将header参数设置为None。例如: ``` import pandas as pd df = pd.read_csv(r"C:\Users\wwb\Desktop\data1.csv", header=None) ``` 这样,你就可以详细了解pandasread_csv函数的使用方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [详解pandasread_csv函数](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42830697/article/details/128717371)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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