python为csv⽂件添加表头_python读csv⽂件时指定⾏为表头
或⽆表头的⽅法
python读csv⽂件时指定⾏为表头或⽆表头的⽅法
(1)不设置header参数(默认)时:python怎么读取dat文件
df1 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8')
df1
(2)header=1时:
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=1)
df2
(3)header=-1时(可⽤于读取⽆表头CSV⽂件):
df3 = pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=-1)
df3
PS:python 从 CSV ⽂件中删除表头
假设你有⼀个枯燥的任务,要删除⼏百 CSV ⽂件的第⼀⾏。也许你会将它们送⼊⼀个⾃动化的过程,只需要数据,不需要每列顶部的表头。可以在 Excel 中打开每个⽂件,删除第⼀⾏,并重新保存该⽂件,但这需要⼏个⼩时。让我们写⼀个程序来做这件事。该程序需要打开当前⼯作⽬录中所有扩展名为.csv 的⽂件,读取 CSV ⽂件的内容,并除掉第⼀⾏的内容重新写⼊同名的⽂件。这将⽤新的、⽆表头的内容替换CSV ⽂件的旧内容。
总的来说,该程序必须做到以下⼏点:
出当前⼯作⽬录中的所有 CSV ⽂件。
读取每个⽂件的全部内容。
跳过第⼀⾏,将内容写⼊⼀个新的 CSV ⽂件。
在代码层⾯上,这意味着该程序需要做到以下⼏点:
循环遍历从 os.listdir()得到的⽂件列表,跳过⾮ CSV ⽂件。
创建⼀个 CSV Reader 对象,读取该⽂件的内容,利⽤ line_num 属性确定要跳过哪⼀⾏。
创建⼀个 CSV Writer 对象,将读⼊的数据写⼊新⽂件。针对这个项⽬,打开⼀个新的⽂件编辑器窗⼝,并保存为
removeCsvHeader.py。
循环遍历每个 CSV ⽂件
程序需要做的第⼀件事情,就是循环遍历当前⼯作⽬录中所有 CSV ⽂件名的列表。让 removeCsvHeader.py 看起来像这样:
#! python3
# removeCsvHeader.py - Removes the header from all CSV files in the current
# working directory
import csv, os
os.makedirs('headerRemoved', exist_ok=True)
# Loop through every file in the current working directory.
for csvFilename in os.listdir('.'):
if dswith('.csv'):
continue# skip non-csv files
以上就是本⽂的全部内容,希望对⼤家的学习有所帮助,也希望⼤家多多⽀持我们。
时间: 2019-06-23
本⽂实例讲述了Python实现读取及写⼊csv⽂件的⽅法.分享给⼤家供⼤家参考,具体如下: 新建csvData.csv⽂件,数据如下: 具体代码如下: # coding:utf-8 import csv # 读取csv⽂件⽅式1 csvFile = open("csvData.csv", "r") reader = ader(csvFile) # 返回的是迭代类型data = [] for item in reader: print(item) dat
在数据分析中经常需要从csv格式的⽂件中存取数据以及将数据写书到csv⽂件中.将csv⽂件中的数据直接读取为 dict 类型和 DataFrame
是⾮常⽅便也很省事的⼀种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv⽂件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with
open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldnames=None) # fieldna
初学Python,遇到需要将mat⽂件转为csv⽂件,看了很多博客,最后到了解决办法,代码如下: #⽅法1 from pandas import
Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np import h5py datapath = 'E:/workspacelxr/contem/data.mat' file
= h5py.File(datapath,'r') file.keys() def Print(name):prin
如下所⽰: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 29 15:49:06 2016 @author: user """ import os #从⽂件中读取某⼀⾏linecache.checkcache可以刷新cache ,linecache可以缓存某⼀⾏的信息 import linecache def GetFileNameAndExt(filename): (filepath,tempf
实例如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This temporary script file is located here: C:\Users\user\.spyder2\.temp.py """ """ Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z"
最近写程序需要从⽂件中读取数据,并把读取的数据转换成向量. 查阅资料之后到了读取csv⽂件和txt⽂件两种⽅式,下⾯结合⾃⼰的实验过程,做简要记录,供⼤家参考: 1.读取csv⽂件的数据 import csv filtpath = "data_test.csv" with open(filtpath,'r') as csvfile: reader = ader(csvfile) header = next(reader) data = [] for line in rea
Windows下的分隔符默认的是逗号,⽽MAC的分隔符是分号.拿到⼀份⽤分号分割的CSV⽂件,在Win下是⽆法正确读取的,因为CSV模块默认调⽤的是Excel的规则. 所以我们在读取⽂件的时候需要添加分割符变量. import csv import os cwd = os.getcwd() print ("Current
folder is %s" % (cwd) ) csvfile = open( cwd + '\data\eclipse\change-metrics.csv','r
以下代码测试在python2.7 mac上运⾏成功 import csv with open('/Users/wangzhao/Downloads/test.csv', 'U') as csvfile: reader
= csv.DictReader(csvfile) column = [row['Employee Name'] for row in reader] print column import csv with
open('/Users/wangzhao/Downloads/test
复制代码 代码如下: import csvfor line in open("test.csv"):name,age,birthday = line.split(",")name = name.strip(' \t\r\n');age = age.strip(' \t\r\n');birthday = birthday.strip(' \t\r\n'); print (name + '\t' + age + '\t' + birthday) csv⽂件 复制代码 代
很类似java的properties⽂件 xml⽂件 复制代码 代码如下:
db_config.ini[baseconf]host=127.0.0.1port=3306user=rootpassword=rootdb_name=evaluting_sys[concurrent]processor=20对应的python代码 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-#author: lingyue.wkl#desc: use to db
这篇⽂章主要介绍了Python csv⽂件的读写操作实例详解,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细,对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 python内置了csv模块,⽤它可以⽅便的操作csv⽂件. 1.写⽂件 (1)写⽂件的⽅法⼀ import csv # open 打开⽂件有多种模式,下⾯是常见的4种 # r:读数据,默认模式 # w:写数据,如果已有数据则会先清空 # a:向⽂件末尾追加数据 # x : 写数据,如果⽂件已存在则失败 # 第2⾄4种模式如果第⼀个参数指
本⽂实例讲述了Python读取英⽂⽂件并记录每个单词出现次数后降序输出.分享给⼤家供⼤家参考,具体如下: 对⽂中出现的句号,逗号和感叹号做了相应的处理 sorted排序函数⽤法: 按照value值降序排列: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=True) 按照value值升序排序: sorted(dict.items(),key=lambda k:k[1],reverse=False) 或者 sorted(dict.items(),key=
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菜鸟笔记 ⾸先读取的txt⽂件如下: AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90 AAAAF110 0003E824
0003E208 0003E76C 0003FFFC A5 AAAAF110 0003E814 0003E204 0003E760 0003FFFC 85 AAAAF110 0003E7F0 0003E208 0003E764 0003FFFC 68 AAAAF110 0003E7CC 0003E1FC 0003E758 000
背景 最近处理⽂本⽂档时(⽂件约2GB⼤⼩),出现memoryError错误和⽂件读取太慢的问题,后来到了两种⽐较快Large File Reading 的⽅法,本⽂将介绍这两种读取⽅法. 准备⼯作 我们谈到"⽂本处理"时,我们通常是指处理的内容.Python 将⽂本⽂件的内容读⼊可以操作的字符串变量⾮常容易.⽂件对象提供了三个"读"⽅法: .read()..readline() 和 .readlines().每种⽅法可以接受⼀个变量以限制每次读取的数据量,但它们
1.#coding:utf-8 chose = [ ('foo',1,2), ('bar','hello'), ('foo',3,4) ] def do_foo(x,y): print('foo',x,y) def do_bar(s): print('bar',s) for tag,*args in chose: if tag == 'foo': do_foo(*args) elif tag == 'bar': do_bar(*args) line = 'nobody:*:-2:-2:Unpri
python 读取excel⽂件⽣成sql⽂件实例详解 学了python这么久,总算是在⼯作中⽤到⼀次.这次是为了从excel⽂件中读取数据然后写⼊到数据库中.这个逻辑⽤java来写的话就太重了,所以这次考虑通过python脚本来实现. 在此之前需要给python添加⼀个xlrd模块,这个模块是专门⽤来操作excel⽂件的. 在mac中可以通过easy_install xlrd命令实现⾃动安装模块 import xdrlib ,sys import xlrd def open_excel(fil
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