对pandas读取中文unicode的csv和添加行标题的方法详解

yizhihongxing

以下是关于"对pandas读取中文unicode的csv和添加行标题的方法详解"的完整攻略。

读取中文unicode的csv文件

读取中文unicode的csv文件时,需要确保文件编码是UTF-8,使用pandas中的read_csv()函数读取需要指定encoding参数为'utf-8'。

import pandas as pd

# 读取csv文件,使用utf-8编码
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 显示读取的数据
print(df.head())

上述代码中,我们导入了pandas模块并使用read_csv()函数读取文件。encoding参数设置为'utf-8',确保读取中文unicode的csv文件正常无误。 df.head()函数用于显示读取的前5行数据。

添加行标题

添加行标题是为了方便后续对数据的操作。你可以使用pandas中的read_csv()函数中的header参数指定文件的第几行作为列名。header参数的默认值为0,表示使用文件的第一行作为列名。如果数据文件中没有列名,可以将header参数的值设置为None,同时使用names参数指定列名。

import pandas as pd

# 读取csv文件,使用utf-8编码,第一行作为列名
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8', header=0)

# 显示读取的数据
print(df.head())

# 读取csv文件,使用utf-8编码,无列名,手动添加行标题
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3'])

# 显示读取的数据
print(df.head())

上述代码中,我们导入了pandas模块并使用read_csv()函数读取了文件。使用header参数指定了文件的第一行为列名。我们还可以使用header参数设置为None,并使用names参数手动指定列名。

示例1 - 使用UTF-8编码读取包含中文unicode的csv文件并添加行标题

我们使用data.csv文件演示示例,文件包含了中文unicode。首先我们将文件读取并显示前5行数据,然后再手动添加列名,如下所示:

import pandas as pd

# 读取csv文件,使用utf-8编码
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 显示读取的前5行数据
print(df.head())

# 添加列名
df.columns = ['姓名', '性别', '成绩']

# 显示添加列名后的前5行数据
print(df.head())

上述代码中,我们使用pandas的read_csv()函数读取data.csv文件,读取数据后,使用head()函数显示了前5行数据。然后添加了中文列名,并再次使用head()函数查看了添加列名之后的前5行数据。

示例2 - 使用pandas读取中文unicode的csv文件并添加行标题

我们使用UTF-8编码的data2.csv文件演示示例。数据文件中包含了中文unicode编码数据和日期格式数据,我们使用pandas的read_csv()函数读取数据、并添加列名,如下所示:

import pandas as pd

# 读取csv文件,使用utf-8编码,第一行作为列名
df = pd.read_csv('data2.csv', encoding='utf-8', header=0)

# 显示读取的前5行数据
print(df.head())

# 添加列名
df.columns = ['姓名', '年龄', '身高', '学历', '出生日期']

# 显示添加列名后的前5行数据
print(df.head())

上述代码中,我们导入了pandas模块并使用read_csv()函数读取data2.csv文件。header参数设置为0,表示使用第一行作为列名。使用head()函数显示了读取的前5行数据。然后添加了中文列名,并使用head()函数查看了添加列名之后的前5行数据。

以上就是对"对pandas读取中文unicode的csv和添加行标题的方法详解"的完整攻略。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:对pandas读取中文unicode的csv和添加行标题的方法详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年6月13日
下一篇 2023年6月13日

相关文章

  • python3中datetime库,time库以及pandas中的时间函数区别与详解

    让我们来详细讲解一下python3中datetime库、time库和pandas中的时间函数的区别与详解。 datetime库 datetime库是Python标准库之一,可以用于处理日期和时间。其中,最常用的类是datetime.datetime类。它包含以下属性: year:年份,如2019 month:月份,范围为1-12 day:天数,范围为1-31…

    python 2023年5月14日
    00
  • 计算Pandas DataFrame中一个或多个列的NaN值

    计算Pandas DataFrame中一个或多个列的NaN值的完整攻略需要分为以下几步: 选择要计算NaN值的列; 使用isna()函数选择该列中所有的NaN值; 对isna()函数返回的结果使用sum()函数求和; 将求和结果除以总行数,即可得到该列中NaN值的占比。 以下是详细过程和代码实例: 首先,创建一个包含NaN值的DataFrame。 impor…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何用Pandas读取没有标题的csv文件

    当我们读取没有标题的CSV文件时,我们需要通过Pandas库的读取csv文件的函数,手动指定列名(即没有表头时,手动创建表头)。下面是具体步骤: 1.导入Pandas库: import pandas as pd 2.使用Pandas库的read_csv函数读取csv文件,使用header参数指定表头不存在: df = pd.read_csv(‘file.cs…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas is in和not in的使用说明

    Pandasisin和Notin的使用说明 Pandasisin和Notin的作用 Pandasisin和Notin是用于过滤数据的两个常用方法,可以筛选数据集中符合某些条件的数据,可以用于数据清洗或处理中。 Pandasisin和Notin的语法 pandasisin函数的语法如下: DataFrame.column_name.isin(values_li…

    python 2023年5月14日
    00
  • python中pymysql的executemany使用方式

    下面是关于“python中pymysql的executemany使用方式”的完整攻略。 1. pymysql介绍 pymysql是Python下的一个MySQL驱动,可以实现Python与MySQL数据库的交互。它实现了Python DB API 2.0规范,至于DB API 2.0规范的内容,可以在官网查看。 2. executemany概述 在使用pym…

    python 2023年6月13日
    00
  • 在Python-Pandas中使用in & not in操作符检查DataFrame中是否存在一个值

    在Python-Pandas中,可以使用in操作符和not in操作符来检查DataFrame中是否存在一个值,具体操作步骤如下: 创建一个DataFrame: python import pandas as pd data = {‘Name’: [‘Tom’, ‘Jack’, ‘Steve’, ‘Ricky’], ‘Age’: [28, 34, 29, 4…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何使用另一个数据框架的索引来选择一个数据框架的行

    要使用另一个数据框架的索引来选择一个数据框架的行,可以使用isin()方法和布尔索引。具体步骤如下: 准备两个数据框架。在本例中,我们将使用以下两个数据框架: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({‘A’: [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’, ‘qux’], ‘B’: [1, 2, 3, 4], ‘C’: […

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pyspark创建DataFrame的几种方法

    下面是关于“pyspark创建DataFrame的几种方法”的完整攻略: 标题 一、什么是DataFrame 在PySpark中,DataFrame是一个结构化的数据表格,具有行和列,类似于关系型数据库表格。每一列的数据类型相同,可以通过相应的数据源加载到PySpark中。创建DataFrame是进行数据处理和分析的第一步。 二、创建DataFrame的几种…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部