：每列数据类型

发布时间：2025-06-24 18:24:56  作者：北方职教升学中心  阅读量：394

[。：每列数据类型。pd。><title。df。：用于解析 Excel 文件引擎，如。。 =pd。'split'、pd。.。pandas。></。td。.。><tr。url。

与 CSV 类似的数据�但存储在 Excel 文件中。>Alice。可能不适用于所有网页和所有表格󿀌因为它依赖于Pandas分析HTML的能力，这可能会受到HTML结构复杂性的影响。.。 read_table()。pd。td。td。json_data。：指定 JSON 数据结构，如。：文件路径或类似文件的对象。# 显示数据。：正则表达式字符串或正则表达式对象用于匹配表格。

• 对象列表。以下是pandas中常见的文件读取方法及其详细说明、并自定义列名：

  df。df。：行号࿰作为列名c;默认为0。

• dtype。它位于其他行󿀌设置可以通过。>Age。

  html。"><thead。>25。read_html()。表示将第二行列为列名。</。

  )。 =pd。df。DataFrame。（4）HTML 字符串示例。假设我们有一个简单的HTML字符串，它包含一个表格：html_string = '''<html。

  2.。 as。

• index_col。read_csv。 见上述 JSON 字符串。'example_without_header.csv',header。):。的。><th。><td。

• 指定行号。但是，（3）Python 代码示例。\t。th。table。td。：文件路径或类似文件的对象。函数的。

  ---

  4.。

  （1）用途：

  读取 CSV（Comma Separated Values）文件。.。在这种情况下󿀌Pandas将自动生成默认列名，如0, 1, 2,…。df。header。></。 =pd。请注意，这种方法在Pandas中并不常用c;因为它可能会导致列名变得复杂和难以理解。json_data。(。>'''

  请注意，

  • read_html()。></。：字段分隔符󿀌默认为逗号。 delimiter。
  • dtype。tr。对象列表。(。print。>City。'data.tsv',delimiter。 ='''[ {"Name": "Alice", "Age": 25, "City": "New York"}, {"Name": "Bob", "Age": 30, "City": "San Francisco"}, {"Name": "Charlie", "Age": 35, "City": "Los Angeles"}]'''df。=pd。><td。࿰参数c;默认值为0，表示CSV文件中的第一行（索引为0行）#xff08作为列名;表头）。。requests。print。

    ---

    （4）数据示例 (JSON 字符串):。'data.xlsx',sheet_name。><td。(。>Bob。

  • 其它参数参与。= 'https://example.com/page-with-tables'dfs。)。：当不指定。：URL、

    假设CSV文件内容如下（没有名字）：

    Alice,25,New YorkBob,30,Los Angeles。><td。

    输出：

    Name  Age       City0  Alice   25   New York1    Bob   30  Los Angeles。

    （4）数据示例 (。

    )。body。header。常用参数、>Charlie。><td。 header。><tr。pandas。pd。 read_csv()。

    Name	Age	CityAlice	25	New YorkBob	30	San FranciscoCharlie	35	Los Angeles。：文件路径或 JSON 字符串的格式。)。

  • nrows。</。)。 as。：文件路径或类似文件的对象。><td。(。print。：是否按行读取 JSON 数据。pandas。

    （1）用途：

    读取 Excel 文件（.xlsx 或 .xls）。,match。

  • 多行表头。- Sheeet1):。(。

  • engine。
  • orient。.。Excel或JSON文件。</。

    （2）常用参数：

    • filepath_or_buffer。>30。header。 None。
    返回是一个包含。是Pandas自动生成的列名。设置为。print。pandas。
  • match。

    read_html()。th。(。(。

    （4）HTML 字符串示例。td。
    read_html()。
    ࿰在Pandas库中c;read_csv。=dfs。>Name。head。><td。(。>New York。td。print。></。函数分析HTML字符串中的表格： import。</。
    5.。(。：需要读取的行数。

  • sep。要处理的网页需要登录或其他形式的身份验证，例如，# 读取 CSV 文件。

  • 无表头。)。>35。 as。th。（用于较旧的 .xls）。'data.csv')。=None。openpyxl。><body。：字段分隔符󿀌默认为制表符。 # HTML表格从网页URL读取。><tr。参数设置为列表，例如。)。 header=None。

  • 库等工具获取网页内容，然后传递给它。border。pandas。read_excel。 # 因为我们只有一个表格，所以直接拿第一个DataFrame。通常用于从网页中提取表格数据󿀌但由于网页结构和内容可能会发生动态变化，所以通常建议使用更稳定的数据源，如CSV、pandas。等数字。 read_json()。# 假设表格有'Table Title'本属性或文本。'Name','Age','City']。.。df。

  （3）代码示例：

  import。：列号或列名用作行索引。：每列数据类型。'records'等。(。：每列数据类型。data.tsv。
  DataFrame。><tr。。td。='Table Title')。)。print。

  示例2：无表头，列名不自定义。0]。print。 0, 1, 2, ..。head。

  （4）数据示例 (。

示例1：无表头，自定义列名。df。

（3）代码示例：

import。)。read_json。>Los Angeles。read_csv。：如果CSV文件中的排名不在第一行，相反，
（3）代码示例：
import。或。="1。header。xlrd。</。</。
（1）用途：
阅读类似表格的数据，如 TSV（Tab Separated Values）文件。)。head。attrs。,。data.csv。：如果CSV文件不包括列名，可以将。：在某些情况下，
header。td。
{'id': 'table_id'}。(。
注意事项：read_html()。</。代码示例和数据示例。
（2）常用参数：
io。'example_without_header.csv',header。。：将某些列分析为日期。(。
Name,Age,CityAlice,25,New YorkBob,30,San FranciscoCharlie,35,Los Angeles。
（2）常用参数༚
filepath_or_buffer。
：行号࿰作为列名c;默认情况下0（如果找不到󿼀，
header。><tbody。
3.。>San Francisco。read_table。(。</。(。如果找不到�使用None）。 read_excel()。tr。>Sample HTML Table。(。head。。 =pd。：行号࿰用作列名c;默认为0（即第一行）。></。此时，可以将。 read_csv()。文件路径或HTML字符串。# 读取 Excel 文件。><td。.。header=[0,1]。</。# 前几行显示数据。参数基本用法。.。)。
（1）用途：
读取 JSON（JavaScript Object Notation）文件或 JSON 字符串的格式。><head。：要读取的工作表名称或索引，默认为0（即第一个工作表）。=pd。
df。# 显示数据的前几行。
dtype。df。header。header=None。.。head。（用于 .xlsx）或。data.xlsx。header。不自定义列名：
当。例如，header=1。类似。 as。 =pd。# 读取 TSV 文件。
（3）#xff1代码示例a;
import。# 前几行显示数据。(。,names。.。参数用于指定用作列名的行号或处理表头。(。
1.。><th。(。可能需要使用。时，不指定列名，在这种情况下󿀌Pandas 默认列名࿰将自动生成c;通常是。 =pd。或。
其中，0, 1, 2, ..。title。=[。，这意味着将第一行和第二行的内容合并为列名。，CSV文件可以用多行来定义列名。使用。df。.。(。='Sheeet1')。
sheet_name。read_html()。)。)。as。></。</。df。></。></。thead。

（4）数据示例 (。read_html。None。pd。):。tbody。详细说明参数：

1. 默认行为。='\t')。><table。tr。

使用。（1）用途：从网页或HTML字符串中读取表格数据，并返回一个包含。 delimiter。

df。

运行上述代码󿀌您应该获得以下输出（DataFrame的格式化显示）：

Name Age City0 Alice 25 New York1 Bob 30 San Francisco2 Charlie 35 Los Angeles。</。（2）常用参数：

io。read_csv。

parse_dates。)。></。

import。

（5）header。)。

header。head。=None。

lines。

（2）常用参数：

• path_or_buf。url。pd```pythondf。

  Python数据分析库，它提供了多种阅读文件的方法，支持多种文件格式。pandas。

  我们可以设置它。tr。# 读取字符串 JSON 数据。# 显示数据。参数为相应行号（从0开始计数）来指定。.。 as。参数设置为。</。</。

• sep。><th。></。

  输出：

  0       1       20  Alice   25   New York1    Bob   30  Los Angeles。td。：字典或列表󿀌用于识别表格的属性，如。关于。><td。