时间:2021-05-22
如下:
数据文件:
上海机场 (sh600009) 24.11 3.58 东风汽车 (sh600006) 74.25 1.74 中国国贸 (sh600007) 26.38 2.66 包钢股份 (sh600010) 61.01 2.35 武钢股份 (sh600005) 75.85 1.3 浦发银行 (sh600000) 6.65 0.96
在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时,
df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c'])df.b>20报错
TypeError:'>'not supported between instances of 'str' and 'int'从返回的错误信息可知应该是数据类型错误,读回来的是‘str'
in : df.dtypesout: a object b object c object dtype: object由此可知 df.b 类型是 object
查阅read_csv()文档 配置:
dtype : Type name or dict of column -> type, default NoneData type for data or columns. E.g. {'a': np.float64, 'b': np.int32} (unsupported with engine='python'). Use str or object to preserve and not interpret dtype.New in version 0.20.0: support for the Python parser.可知默认使用‘str'或‘object'保存
因此在读取时只需要修改 'dtype' 配置就可以
df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb2312',names=['a','b','c'],dtype={'b':np.folat64})以上这篇解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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1.读取数据用pandas中的read_csv()函数读取出csv文件中的数据:importpandasaspddf=pd.read_csv("comments
read_csv是pandas中专门用于csv文件读取的功能,不过这并不是唯一的处理方式。pandas中还有读取表格的通用函数read_table。接下来使用r
数据加载、存储与文件格式pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。其中read_csv和read_talbe用得最多pandas
利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时,若文件路径或文件名包含中文,会报错,无法导入:importpandasaspddf=pd.read_csv
第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book