Pandas I/O API 是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数。
读取文本文件(或平面文件)的两个主要功能是read_csv()和read_table()。它们都使用相同的解析代码来智能地将表格数据转换为DataFrame对象 -
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',
names=None, index_col=None, usecols=None)
形式2-
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep='\t', delimiter=None, header='infer',
names=None, index_col=None, usecols=None)
以下是 csv 文件数据的内容 -
S.No,Name,Age,City,Salary
1,Tom,28,Toronto,20000
2,Lee,32,HongKong,3000
3,Steven,43,Bay Area,8300
4,Ram,38,Hyderabad,3900
将这些数据保存为temp.csv并对其进行操作。
S.No,Name,Age,City,Salary
1,Tom,28,Toronto,20000
2,Lee,32,HongKong,3000
3,Steven,43,Bay Area,8300
4,Ram,38,Hyderabad,3900
read.csv
read.csv从 csv 文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv")
print (df)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
S.No Name Age City Salary
0 1 Tom 28 Toronto 20000
1 2 Lee 32 HongKong 3000
2 3 Steven 43 Bay Area 8300
3 4 Ram 38 Hyderabad 3900
自定义索引
可以指定 csv 文件中的一列来使用index_col定制索引。
import pandas as pd
df=pd.read_csv("temp.csv",index_col=['S.No'])
print (df)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
Name Age City Salary
S.No
1 Tom 28 Toronto 20000
2 Lee 32 HongKong 3000
3 Steven 43 Bay Area 8300
4 Ram 38 Hyderabad 3900
转换器dtype的列可以作为字典传递。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("temp.csv", dtype={'Salary': np.float64})
print (df.dtypes)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
S.No int64
Name object
Age int64
City object
Salary float64
dtype: object
默认情况下，Salary 列的dtype是int，但结果显示为float，因为我们明确地转换了类型。
因此，数据看起来像浮点数 -
S.No Name Age City Salary
0 1 Tom 28 Toronto 20000.0
1 2 Lee 32 HongKong 3000.0
2 3 Steven 43 Bay Area 8300.0
3 4 Ram 38 Hyderabad 3900.0
header_names
使用names参数指定标题的名称。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv("temp.csv", names=['a', 'b', 'c','d','e'])
print (df)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
a b c d e
0 S.No Name Age City Salary
1 1 Tom 28 Toronto 20000
2 2 Lee 32 HongKong 3000
3 3 Steven 43 Bay Area 8300
4 4 Ram 38 Hyderabad 3900
观察可以看到，标题名称附加了自定义名称，但文件中的标题还没有被消除。现在，使用header参数来删除它。
如果标题不是第一行，则将行号传递给标题。这将跳过前面的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv("temp.csv",names=['a','b','c','d','e'],header=0)
print (df)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
a b c d e
0 1 Tom 28 Toronto 20000
1 2 Lee 32 HongKong 3000
2 3 Steven 43 Bay Area 8300
3 4 Ram 38 Hyderabad 3900
skiprows
skiprows跳过指定的行数。参考以下示例代码 -
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv("temp.csv", skiprows=2)
print (df)
执行上面示例代码，得到以下结果 -
2 Lee 32 HongKong 3000
0 3 Steven 43 Bay Area 8300
1 4 Ram 38 Hyderabad 3900
