前言

前面我們介紹了 pandas 的基礎語法操作，下面我們開始介紹 pandas 的數據讀寫操作。

pandas 的 IO API 是一組頂層的 reader 函數，比如 pandas.read_csv()，會返回一個 pandas 對象。

而相應的 writer 函數是對象方法，如 DataFrame.to_csv()。

下面列出了所有的 reader 和 writer 函數

注意：后面會用到 StringIO，請確保導入

# python3
from io import StringIO
# python2
from StringIO import StringIO

CSV 和文本文件

讀取文本文件的主要函數是 read_csv()

1 參數解析

read_csv() 接受以下常用參數:

1.1 基礎

filepath_or_buffer: 變量

可以是文件路徑、文件 URL 或任何帶有 read() 函數的對象

sep: str，默認 ,，對于 read_table 是 \t

• 文件分隔符，如果設置為 None，則 C 引擎無法自動檢測分隔符，而 Python 引擎可以通過內置的嗅探器工具自動檢測分隔符。
• 此外，如果設置的字符長度大于 1，且不是 '\s+'，那么該字符串會被解析為正則表達式，且強制使用 Python 解析引擎。
• 例如 '\\r\\t'，但是正則表達式容易忽略文本中的引用數據。

delimiter: str, 默認為 None

sep 的替代參數，功能一致

1.2 列、索引、名稱

header: int 或 list, 默認為 'infer'

用作列名的行號，默認行為是對列名進行推斷：

• 如果未指定 names 參數其行為類似于 header=0，即從讀取的第一行開始推斷。
• 如果設置了 names，則行為與 header=None 相同。
• 也可以為 header 設置列表，表示多級列名。如 [0,1,3]，未指定的行（這里是 2）將會被跳過，如果 skip_blank_lines=True，則會跳過空行和注釋的行。因此 header=0 并不是代表文件的第一行

names: array-like, 默認為 None

需要設置的列名列表，如果文件中不包含標題行，則應顯式傳遞 header=None，且此列表中不允許有重復值。

index_col: int, str, sequence of int/str, False, 默認為 None

• 用作 DataFrame 的索引的列，可以字符串名稱或列索引的形式給出。如果指定了列表，則使用 MultiIndex
• 注意：index_col=False 可用于強制 pandas 不要將第一列用作索引。例如，當您的文件是每行末尾都帶有一個分隔符的錯誤文件時。

usecols: 列表或函數, 默認為 None

• 只讀取指定的列。如果是列表，則所有元素都必須是位置（即文件列中的整數索引）或字符串，這些字符串必須與 names 參數提供的或從文檔標題行推斷出的列名相對應。
• 列表中的順序會被忽略，即 usecols=[0, 1] 等價于 [1, 0]
• 如果是可調用函數，將會根據列名計算，返回可調用函數計算為 True 的名稱

In [1]: import pandas as pd
In [2]: from io import StringIO
In [3]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"
In [4]: pd.read_csv(StringIO(data))
Out[4]: 
  col1 col2  col3
0    a    b     1
1    a    b     2
2    c    d     3
In [5]: pd.read_csv(StringIO(data), usecols=lambda x: x.upper() in ["COL1", "COL3"])
Out[5]: 
  col1  col3
0    a     1
1    a     2
2    c     3

使用此參數可以大大加快解析時間并降低內存使用

squeeze: boolean, 默認為 False

• 如果解析的數據只包含一列，那么返回一個 Series

prefix: str, 默認為 None

• 當沒有標題時，添加到自動生成的列號的前綴，例如 'X' 表示 X0, X1...

mangle_dupe_cols: boolean, 默認為 True

• 重復的列將被指定為 'X','X.1'…'X.N'，而不是 'X'... 。如果在列中有重復的名稱，傳遞 False 將導致數據被覆蓋

1.3 常規(guī)解析配置

dtype: 類型名或類型字典（column -> type）, 默認為 None

數據或列的數據類型。例如。

{'a'：np.float64，'b'：np.int32}

engine: {'c', 'python'}

• 要使用的解析器引擎。C 引擎更快，而 Python 引擎目前功能更完整

converters: dict, 默認為 None

• 用于在某些列中對值進行轉換的函數字典。鍵可以是整數，也可以是列名

true_values: list, 默認為 None

• 數據值解析為 True

false_values: list, 默認為 None

• 數據值解析為 False

skipinitialspace: boolean, 默認為 False

• 跳過分隔符之后的空格

skiprows: 整數或整數列表, 默認為 None

• 在文件開頭要跳過的行號（索引為 0）或要跳過的行數
• 如果可調用函數，則對索引應用函數，如果返回 True，則應跳過該行，否則返回 False

In [6]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"
In [7]: pd.read_csv(StringIO(data))
Out[7]: 
  col1 col2  col3
0    a    b     1
1    a    b     2
2    c    d     3
In [8]: pd.read_csv(StringIO(data), skiprows=lambda x: x % 2 != 0)
Out[8]: 
  col1 col2  col3
0    a    b     2

skipfooter: int, 默認為 0

• 需要跳過文件末尾的行數（不支持 C 引擎）

nrows: int, 默認為 None

• 要讀取的文件行數，對于讀取大文件很有用

memory_map: boolean, 默認為 False

• 如果為 filepath_or_buffer 參數指定了文件路徑，則將文件對象直接映射到內存中，然后直接從那里訪問數據。使用此選項可以提高性能，因為不再有任何 I/O 開銷

1.4 NA 和缺失數據處理

na_values: scalar, str, list-like, dict, 默認為 None

• 需要轉換為 NA 值的字符串

keep_default_na: boolean, 默認為 True

解析數據時是否包含默認的 NaN 值。根據是否傳入 na_values，其行為如下

keep_default_na=True, 且指定了 na_values, na_values 將會與默認的 NaN 一起被解析

keep_default_na=True, 且未指定 na_values, 只解析默認的 NaN

keep_default_na=False, 且指定了 na_values, 只解析 na_values 指定的 NaN

keep_default_na=False, 且未指定 na_values, 字符串不會被解析為 NaN

注意：如果 na_filter=False，那么 keep_default_na 和 na_values 參數將被忽略

na_filter: boolean, 默認為 True

• 檢測缺失值標記（空字符串和 na_values 的值）。在沒有任何 NA 的數據中，設置 na_filter=False 可以提高讀取大文件的性能

skip_blank_lines: boolean, 默認為 True

• 如果為 True，則跳過空行，而不是解釋為 NaN 值

1.5 日期時間處理

parse_dates: 布爾值、列表或嵌套列表、字典, 默認為 False.

• 如果為 True -> 嘗試解析索引
• 如果為 [1, 2, 3] -> 嘗試將 1, 2, 3 列解析為分隔的日期
• 如果為 [[1, 3]] -> 將 1, 3 列解析為單個日期列
• 如果為 {'foo': [1, 3]} -> 將 1, 3 列作為日期并設置列名為 foo

infer_datetime_format: 布爾值, 默認為 False

• 如果設置為 True 且設置了 parse_dates，則嘗試推斷 datetime 格式以加快處理速度

date_parser: 函數, 默認為 None

用于將字符串序列轉換為日期時間實例數組的函數。默認使用 dateutil.parser.parser 進行轉換，pandas 將嘗試以三種不同的方式調用 date_parser

• 傳遞一個或多個數組（parse_dates 定義的列）作為參數;
• 將 parse_dates 定義的列中的字符串值連接到單個數組中，并將其傳遞;
• 使用一個或多個字符串(對應于 parse_dates 定義的列)作為參數，對每一行調用 date_parser 一次。

dayfirst: 布爾值, 默認為 False

• DD/MM 格式的日期

cache_dates: 布爾值, 默認為 True

• 如果為 True，則使用唯一的、經過轉換的日期緩存來應用 datetime 轉換。
• 在解析重復的日期字符串，特別是帶有時區(qū)偏移量的日期字符串時，可能會顯著提高速度。

1.6 迭代

iterator: boolean, 默認為 False

• 返回 TextFileReader 對象以進行迭代或使用 get_chunk() 來獲取塊

1.7 引用、壓縮和文件格式

compression: {'infer', 'gzip', 'bz2', 'zip', 'xz', None, dict}, 默認為 'infer'

• 用于對磁盤數據進行即時解壓縮。如果為 "infer"，則如果 filepath_or_buffer 是文件路徑且以 ".gz"，".bz2"，".zip" 或 ".xz" 結尾，則分別使用 gzip，bz2，zip 或 xz 解壓，否則不進行解壓縮。
• 如果使用 "zip"，則 ZIP 文件必須僅包含一個要讀取的數據文件。設置為 None 表示不解壓
• 也可以使用字典的方式，鍵為 method 的值從 {'zip', 'gzip', 'bz2'} 中選擇。例如

compression={'method': 'gzip', 'compresslevel': 1, 'mtime': 1}

thousandsstr, 默認為 None

• 數值在千位的分隔符

decimal: str, 默認為 '.'

• 小數點

float_precision: string, 默認為 None

• 指定 C 引擎應該使用哪個轉換器來處理浮點值。普通轉換器的選項為 None，高精度轉換器的選項為 high，雙向轉換器的選項為 round_trip。

quotechar: str (長度為 1)

• 用于表示被引用數據的開始和結束的字符。帶引號的數據里的分隔符將被忽略

comment: str, 默認為 None

• 用于跳過該字符開頭的行，例如，如果 comment='#'，將會跳過 # 開頭的行

encoding: str, 默認為 None

設置編碼格式

1.8 錯誤處理

error_bad_linesboolean, 默認為 True

• 默認情況下，字段太多的行（例如，帶有太多逗號的 csv 文件）會引發(fā)異常，并且不會返回任何 DataFrame。
• 如果設置為 False，則這些壞行將會被刪除

warn_bad_linesboolean, 默認為 True

如果 error_bad_lines=False 且 warn_bad_lines=True，每個壞行都會輸出一個警告

2. 指定數據列的類型

您可以指示整個 DataFrame 或各列的數據類型

In [9]: import numpy as np
In [10]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
In [11]: print(data)
a,b,c,d
1,2,3,4
5,6,7,8
9,10,11
In [12]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
In [13]: df
Out[13]: 
   a   b   c    d
0  1   2   3    4
1  5   6   7    8
2  9  10  11  NaN
In [14]: df["a"][0]
Out[14]: '1'
In [15]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
In [16]: df.dtypes
Out[16]: 
a      int64
b     object
c    float64
d      Int64
dtype: object

你可以使用 read_csv() 的 converters 參數，統(tǒng)一某列的數據類型

In [17]: data = "col_1\n1\n2\n'A'\n4.22"
In [18]: df = pd.read_csv(StringIO(data), converters={"col_1": str})
In [19]: df
Out[19]: 
  col_1
0     1
1     2
2   'A'
3  4.22
In [20]: df["col_1"].apply(type).value_counts()
Out[20]: 
<class 'str'>    4
Name: col_1, dtype: int64

或者，您可以在讀取數據后使用 to_numeric() 函數強制轉換類型

In [21]: df2 = pd.read_csv(StringIO(data))
In [22]: df2["col_1"] = pd.to_numeric(df2["col_1"], errors="coerce")
In [23]: df2
Out[23]: 
   col_1
0   1.00
1   2.00
2    NaN
3   4.22
In [24]: df2["col_1"].apply(type).value_counts()
Out[24]: 
<class 'float'>    4
Name: col_1, dtype: int64

它將所有有效的數值轉換為浮點數，而將無效的解析為 NaN

最后，如何處理包含混合類型的列取決于你的具體需要。在上面的例子中，如果您只想要將異常的數據轉換為 NaN，那么 to_numeric() 可能是您的最佳選擇。

然而，如果您想要強制轉換所有數據，而無論類型如何，那么使用 read_csv() 的 converters 參數會更好

注意

在某些情況下，讀取包含混合類型列的異常數據將導致數據集不一致。

如果您依賴 pandas 來推斷列的類型，解析引擎將繼續(xù)推斷數據塊的類型，而不是一次推斷整個數據集。

In [25]: col_1 = list(range(500000)) + ["a", "b"] + list(range(500000))
In [26]: df = pd.DataFrame({"col_1": col_1})
In [27]: df.to_csv("foo.csv")
In [28]: mixed_df = pd.read_csv("foo.csv")
In [29]: mixed_df["col_1"].apply(type).value_counts()
Out[29]: 
<class 'int'>    737858
<class 'str'>    262144
Name: col_1, dtype: int64
In [30]: mixed_df["col_1"].dtype
Out[30]: dtype('O')

這就導致 mixed_df 對于列的某些塊包含 int 類型，而對于其他塊則包含 str，這是由于讀取的數據是混合類型。

以上就是Python pandas數據讀寫操作IO工具CSV的詳細內容，更多關于Python pandas數據讀寫的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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