python读csv文件时指定行为表头或无表头的方法

pd.read_csv()方法中header参数,默认为0,标签为0(即第1行)的行为表头。若设置为-1,则无表头。示例如下:

(1)不设置header参数(默认)时:

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:

找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 not csvFilename.endswith('.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

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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. 查阅资料之后找到了读取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 = csv.reader(csvfile) header = next(reader) data = [] for line in rea

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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,后来找到了两种比较快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

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