如何使用pandas在python中重塑csv文件？
我试图在python中重新塑造这个csv文件，使其具有1000行和所有12列，但它只显示为一列 我尝试过使用df.iloc[：][：1000]它将它缩短到1000行，但它仍然只给我1列 葡萄酒数据帧如何使用pandas在python中重塑csv文件？,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我试图在python中重新塑造这个csv文件，使其具有1000行和所有12列，但它只显示为一列 我尝试过使用df.iloc[：][：1000]它将它缩短到1000行，但它仍然只给我1列 葡萄酒数据帧 显示的数据框是1000行，只有一列，我想知道如何将数据设置为相应的列标题使用sep='；'，用于分号分隔符： df_w= pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequ
显示的数据框是1000行，只有一列，我想知道如何将数据设置为相应的列标题使用
sep='；'，用于分号分隔符：
df_w= pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv', sep=';')
df_w= df_w.iloc[:12][:1000]
df_w
输出：
fixed acidity volatile acidity citric acid residual sugar chlorides free sulfur dioxide total sulfur dioxide density pH sulphates alcohol quality
0 7.4 0.70 0.00 1.9 0.076 11.0 34.0 0.9978 3.51 0.56 9.4 5
1 7.8 0.88 0.00 2.6 0.098 25.0 67.0 0.9968 3.20 0.68 9.8 5
2 7.8 0.76 0.04 2.3 0.092 15.0 54.0 0.9970 3.26 0.65 9.8 5
3 11.2 0.28 0.56 1.9 0.075 17.0 60.0 0.9980 3.16 0.58 9.8 6
4 7.4 0.70 0.00 1.9 0.076 11.0 34.0 0.9978 3.51 0.56 9.4 5
5 7.4 0.66 0.00 1.8 0.075 13.0 40.0 0.9978 3.51 0.56 9.4 5
6 7.9 0.60 0.06 1.6 0.069 15.0 59.0 0.9964 3.30 0.46 9.4 5
7 7.3 0.65 0.00 1.2 0.065 15.0 21.0 0.9946 3.39 0.47 10.0 7
8 7.8 0.58 0.02 2.0 0.073 9.0 18.0 0.9968 3.36 0.57 9.5 7
9 7.5 0.50 0.36 6.1 0.071 17.0 102.0 0.9978 3.35 0.80 10.5 5
10 6.7 0.58 0.08 1.8 0.097 15.0 65.0 0.9959 3.28 0.54 9.2 5
11 7.5 0.50 0.36 6.1 0.071 17.0 102.0 0.9978 3.35 0.80 10.5 5
使用sep='；'，用于分号分隔符：
df_w= pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv', sep=';')
df_w= df_w.iloc[:12][:1000]
df_w
输出：
fixed acidity volatile acidity citric acid residual sugar chlorides free sulfur dioxide total sulfur dioxide density pH sulphates alcohol quality
0 7.4 0.70 0.00 1.9 0.076 11.0 34.0 0.9978 3.51 0.56 9.4 5
1 7.8 0.88 0.00 2.6 0.098 25.0 67.0 0.9968 3.20 0.68 9.8 5
2 7.8 0.76 0.04 2.3 0.092 15.0 54.0 0.9970 3.26 0.65 9.8 5
3 11.2 0.28 0.56 1.9 0.075 17.0 60.0 0.9980 3.16 0.58 9.8 6
4 7.4 0.70 0.00 1.9 0.076 11.0 34.0 0.9978 3.51 0.56 9.4 5
5 7.4 0.66 0.00 1.8 0.075 13.0 40.0 0.9978 3.51 0.56 9.4 5
6 7.9 0.60 0.06 1.6 0.069 15.0 59.0 0.9964 3.30 0.46 9.4 5
7 7.3 0.65 0.00 1.2 0.065 15.0 21.0 0.9946 3.39 0.47 10.0 7
8 7.8 0.58 0.02 2.0 0.073 9.0 18.0 0.9968 3.36 0.57 9.5 7
9 7.5 0.50 0.36 6.1 0.071 17.0 102.0 0.9978 3.35 0.80 10.5 5
10 6.7 0.58 0.08 1.8 0.097 15.0 65.0 0.9959 3.28 0.54 9.2 5
11 7.5 0.50 0.36 6.1 0.071 17.0 102.0 0.9978 3.35 0.80 10.5 5
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