Python | Pandas series . from _ CSV()
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熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
Pandas **Series.from_csv()**功能用于将一个 csv 文件读入一个系列。最好将更强大的pandas.read_csv()用于大多数通用目的。
语法: Series.from_csv(路径，sep= '，'，parse _ dates = True，header=None，index_col=0，编码=None，infer _ datetime _ format = False)
参数: 路径:字符串文件路径或文件句柄/ StringIO sep : 字段分隔符 Parse _ date:Parse date。不同于 read_table 标题的默认值:用作标题的行(跳过前面的行) index_col : 用作索引的列 编码:表示内容为非 ascii 时使用的编码的字符串 expert _ datetime _ format:如果某列的 True 和 parse _ dates 为 True，则尝试根据第一个 datetime 字符串推断 datetime 格式
返回:系列
在这个例子中，我们使用了一个 CSV 文件。下载点击这里
示例#1: 使用Series.from_csv()功能将给定 CSV 文件中的数据读入熊猫系列。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Read the data into a series
sr = pd.Series.from_csv('nba.csv')
# Print the first 10 rows of series
print(sr.head(10))
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.from_csv()函数已经成功地将 csv 文件读入了熊猫系列。
示例#2 : 使用Series.from_csv()功能将给定 CSV 文件中的数据读入熊猫系列。使用第一列作为系列对象的索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Read the data into a series
sr = pd.Series.from_csv('nba.csv', index_col = 1)
# Print the first 10 rows of series
print(sr.head(10))
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.from_csv()函数已经成功地将 csv 文件读入了熊猫系列。
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