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Pandas操作CSV文件的讀寫(xiě)實(shí)現(xiàn)方法

更新時(shí)間：2019年11月13日 10:09:24 作者：XHHP

這篇文章主要介紹了Pandas操作CSV文件的讀寫(xiě)實(shí)現(xiàn)方法，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

（1）、導(dǎo)庫(kù)

import pandas as pd
from pandas import Series

（2）、讀取csv文件的兩種方式

#讀取csv文件的兩種方式
f = open('E:/建模/第5周/data/ex1.csv') #方法一
df = pd.read_csv(f)
print(df)
f.close

f = open('E:/建模/第5周/data/ex1.csv') #方法二，必須指定分隔符為','，否則會(huì)讀取失敗
df = pd.read_table(f,sep=',')
print(df)
f.close

（2）、根據(jù)需要條件讀取csv文件

#根據(jù)需要條件讀取csv文件
f = open('E:/建模/第5周/data/csv_mindex.csv') 
df = pd.read_csv(f,header=None)   #不需要表頭
df = pd.read_csv(f,names=['a','b','c','d','message'])  #添加表頭
df = pd.read_csv(f,names=['a','b','c','d','message'],index_col = 'message')  #指定某一列作為行索引
df = pd.read_csv(f,index_col = ['key1','key2'])  #指定多列作為行索引
print(df)
f.close

（3）、利用正則表達(dá)式讀取不同含有不同分隔符的文件

#利用正則表達(dá)式讀取不同含有不同分隔符的文件
f = open('E:/建模/第5周/data/ex3.txt') 
df = pd.read_table(f,sep='\s+')
print(df)

（4）、根據(jù)需要選擇需要讀的行

#根據(jù)需要選擇需要讀的行
f = open('E:/建模/第5周/data/ex4.csv') 
df = pd.read_table(f,sep=',',skiprows=[0,2,3]) #跳過(guò)不想讀的行
print(df)

（5）、處理缺失值

#處理缺失值
f = open('E:/建模/第5周/data/ex5.csv') 
df = pd.read_table(f,sep=',',na_values='world') #如果數(shù)據(jù)中有'world'，也會(huì)視為缺失值
print(df)

（6）、逐行讀取文件

#逐行讀取文件
f = open('E:/建模/第5周/data/ex6.csv') 
df = pd.read_table(f,sep=',',nrows=5) #只讀取前面5行
print(df)

（7）、將dataframe數(shù)據(jù)寫(xiě)入csv文件

#將dataframe數(shù)據(jù)寫(xiě)入csv文件
f = open('E:/建模/第5周/data/ex5.csv') 
data = pd.read_csv(f)
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv')  #將dataframe輸出到csv文件中
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',na_rep='ok')  #將缺失值補(bǔ)上‘ok'
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',header=None)  #不設(shè)置表頭
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',columns=['a','b'])  #寫(xiě)出指定的列

（8）、將csv文件讀取位Series

#將csv文件讀取位Series
f = open('E:/建模/第5周/data/tseries.csv') 
series = Series.from_csv(f,parse_dates=True)
print(series)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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