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发布日期:2026-11-12
浏览次数:{固定数字3}

 

01 璇�硶

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02 鏁版嵁鍐呭�

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04 琛ㄥご

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# 鏀�寔绫讳技鍒楄〃鐨勫簭鍒楀拰鍙�皟鐢ㄥ�璞�  # 璇诲彇閮ㄥ垎鍒�  pd.read_csv(data, usecols=[0,4,3]) # 鎸夌储寮曞彧璇诲彇鎸囧畾鍒楋紝涓庨『搴忔棤鍏�  pd.read_csv(data, usecols=['鍒�1', '鍒�5']) # 鎸夊垪鍚嶏紝鍒楀悕蹇呴』瀛樺湪 诲彇 # 鎸囧畾鍒楅『搴忥紝鍏跺疄鏄痙f鐨勭瓫閫夊姛鑳�  pd.read_csv(data, usecols=['鍒�1', '鍒�5'])[['鍒�5', '鍒�1']]  # 浠ヤ笅鐢╟allable鏂瑰紡鍙�互宸у�鎸囧畾椤哄簭锛宨n鍚庨潰鐨勬槸鎴戜滑瑕佺殑椤哄簭  pd.read_csv(data, usecols=lambda x: x.upper() in ['COL3', 'COL1'])  08 杩斿洖搴忓垪

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# 甯冨皵鍨嬶紝榛樿�涓篢rue  data = 'a,b,a 0,1,2 3,4,5'  pd.read_csv(StringIO(data), mangle_dupe_cols=True)  # 琛ㄥご涓篴 b a.1  # False浼氭姤ValueError閿欒�  11 鏁版嵁绫诲瀷  dtype鍙�互鎸囧畾鍚勬暟鎹�垪鐨勬暟鎹�被鍨嬨€�CS  # 浼犲叆绫诲瀷鍚嶇О锛屾垨鑰呬互鍒楀悕涓洪敭銆佷互鎸囧畾绫诲瀷涓哄€肩殑瀛楀吀  pd.read_csv(data, dtype=np.float64) # 鎵€鏈夋暟鎹�潎涓烘�鏁版嵁绫诲瀷  pd.read_csv(data, dtype={'c1':np.float64, 'c2': str}) # 鎸囧畾瀛楁�鐨勭被鍨�  pd.read_csv(data, dtype=[datetime, datetime, str, float]) # 渚濇�鎸囧畾  12 寮曟搸

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# 鏍煎紡涓篹ngine=None锛屽叾涓�彲閫夊€兼湁{'c', 'python'}  pd.read_csv(data, engine='c')  13 鍒楁暟鎹��鐞�

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# 瀛楀吀鏍煎紡锛岄粯璁や负None  data = 'x,y a,1 b,2'  def foo(p):      return p+'s'  # x搴旂敤鍑芥暟锛寉浣跨敤lambda  pd.read_csv(StringIO(data), converters={'x': foo,                                          'y': lambda&nbV锛sp;x: x*3})  # 浣跨敤鍒楃储寮�  pd.read_csv(StringIO(data),              converters={0: foo, 1: lambda x: x*3})  14 鐪熷亣鍊艰浆鎹�

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# 鍒楄〃锛岄粯璁や负None  data = ('a,b,c 1,Yes,2 3,No,4')  pd.read_csv(StringIO(data),              true_values=['Yes'], false_values=['No'])  15 璺宠繃鎸囧畾琛�

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# int绫诲瀷, 榛樿�涓�0  岀湅;pd.read_csv(filename, skipfooter=1) # 鏈€鍚庝竴琛屼笉鍔犺浇 

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16 璇诲彇鎸囧畾琛�

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# int绫诲瀷锛岄粯璁や负None  pd.read_csv(data, nrows=1000)  17 绌哄€兼浛鎹�

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浣跨敤na_values鏃堕渶瑕佸叧娉ㄤ笅闈�eep_default_na鐨勯厤鍚堜娇鐢ㄥ拰褰卞搷锛�

# 鍙�紶鍏ユ爣閲忋€佸瓧绗︿覆銆佺被浼煎垪琛ㄥ簭鍒楀拰瀛楀吀锛岄粯璁や负None  # 5鍜�5.0浼氳�璁や负鏄疦aN  pd.read_csv(data, na_values=[5])  # ?浼氳�璁や负鏄疦aN  pd.read_csv(data, na_values='?')  # 绌哄€间负NaN  pd.read_csv(data, keep_default_na=False, n杩欑a_values=[""])  # 瀛楃�NA鍜屽瓧绗�0浼氳�璁や负鏄疦aN  pd.read_csv(data, keep_default_na=False, na_values=["NA", "0"])  # Nope浼氳�璁や负鏄疦aN pd.read_csv(data, na_values=["Nope"])  # a銆乥銆乧鍧囪�璁や负鏄疦aN锛岀瓑浜巒a_values=['a','b','c']  pd.read_csv(data, na_values='abc')  # 鎸囧畾鍒楃殑鎸囧畾鍊间細琚��涓烘槸NaN  pd.read_csv(data, na_values={'c':3, 1:[2,5]})  18 淇濈暀榛樿�绌哄€�

鍒嗘瀽鏁版嵁鏃舵槸鍚﹀寘鍚�粯璁ょ殑NaN鍊硷紝鏄�惁鑷�姩璇嗗埆銆傚�鏋滄寚瀹歯a_values鍙傛暟锛屽苟涓� keep_default_na=False锛岄偅涔堥粯璁ょ殑NaN灏嗚�瑕嗙洊锛屽惁鍒欐坊鍔犮€俴eep_default_na鍜宯a_values鐨勫叧绯昏�琛�3-2銆�

 

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# 甯冨皵鍨嬶紝榛樿�涓篢rue  pd.read_csv(data, na_filter=False) # 涓嶆�鏌�  19 鏃ユ湡鏃堕棿瑙f瀽

鏃ユ湡鏃堕棿瑙f瀽鍣ㄥ弬鏁癲ate_parser鐢ㄤ簬瑙f瀽鏃ユ湡鐨勫嚱鏁帮紝榛樿�浣跨敤dateutil.parser.parser鏉ュ仛杞�崲銆�

濡傛灉涓烘煇浜涙垨鎵€鏈夊垪鍚�敤浜唒arse_dates锛屽苟涓攄atetime瀛楃�涓茬殑鏍煎紡閮界浉鍚岋紝鍒欓€氳繃璁剧疆infer_datetime_format=True锛屽彲浠ュぇ澶ф彁楂樿В鏋愰€熷害锛宲an瘒灏das灏嗗皾璇曟帹鏂璬atetime瀛楃�涓茬殑鏍煎紡锛岀劧鍚庝娇鐢ㄦ洿蹇�殑鏂规硶瑙f瀽瀛楃�涓诧紝浠庤€屽皢瑙f瀽閫熷害鎻愰珮5锝�10鍊嶃€傚�鏋滄棤娉曞�鏁村垪鍋氬嚭姝g‘鐨勬帹鏂�В鏋愶紝Pandas灏嗚繑鍥炲埌姝e父鐨勮В鏋愭ā寮忋€�

涓嬮潰鏄�竴浜涘彲鑷�姩鎺ㄦ柇鐨勬棩鏈熸椂闂村瓧绗︿覆绀轰緥锛屽畠浠�兘琛ㄧず2020骞�12鏈�30鏃�00:00:00锛�

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