【python】pandas读取csv格式数据时header参数设置 |
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使用pandas中read_csv读取csv数据时,对于有表头的数据,将header设置为空(None),会报错:pandas_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.raise_parser_error() ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 2, saw 5 。 查看pandas官方文档发现,read_csv读取时会自动识别表头,数据有表头时不能设置header为空(默认读取第一行,即header=0);数据无表头时,若不设置header,第一行数据会被视为表头,应传入names参数设置表头名称或设置header=None。 参考文档这是pandas的read_csv的官方文档: python - pandas.read_csv read_csv的header参数使用pandas的read_csv读取数据时,header参数表头名称设置(即各列数据对应名称),下面是文档中对header参数的说明: 下面是对read_csv的header参数测试 header参数测试 测试数据 两个csv(用逗号隔开)格式的文件,这里是用Excel打开,分别是带有表头和不带表头的数据:![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() pandas是如何识别或区分数据和表头名称的 ? 对于index_col来说,若数据都是相同类型,比如数值型,则表示无index,输出默认index为0,1,2,…;若数据第一列为字符,其他列为数值,则会将第一列视为index;若设置index_col=False, 则表示无index(默认将0, 1, 2,…作为数据的index)对header,当第一行为字符,则第一行默认为表头;当第一行与其他数据类型相同时,也会把第一行当作表头,所以无表头时应设置header=Noneheader传入list参数(元素代表取对应行号)怎么用? read_csv的参数skip_blank_lines=True会忽略注释行和空行,其中注释行是用什么符号注释的? pandas.read_csv(myfile, sep='\t', comment='#', skip_blank_lines=True) # 可注释掉"#"起始的行和空行,默认是跳过空行的 pandas.read_csv(myfile, sep='\t', comment='##', skip_blank_lines=True) # 报错,注释字符只能是一个? |
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