Pandas操作CSV文件的读写实现方法

2023-08-09 11:32:04 478

（1）、导库

importpandasaspd
frompandasimportSeries

（2）、读取csv文件的两种方式

#读取csv文件的两种方式
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，必须指定分隔符为','，否则会读取失败
df=pd.read_table(f,sep=',')
print(df)
f.close

（2）、根据需要条件读取csv文件

#根据需要条件读取csv文件
f=open('E:/建模/第5周/data/csv_mindex.csv')
df=pd.read_csv(f,header=None)#不需要表头
df=pd.read_csv(f,names=['a','b','c','d','message'])#添加表头
df=pd.read_csv(f,names=['a','b','c','d','message'],index_col='message')#指定某一列作为行索引
df=pd.read_csv(f,index_col=['key1','key2'])#指定多列作为行索引
print(df)
f.close

（3）、利用正则表达式读取不同含有不同分隔符的文件

#利用正则表达式读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）、根据需要选择需要读的行

#根据需要选择需要读的行
f=open('E:/建模/第5周/data/ex4.csv')
df=pd.read_table(f,sep=',',skiprows=[0,2,3])#跳过不想读的行
print(df)

（5）、处理缺失值

#处理缺失值
f=open('E:/建模/第5周/data/ex5.csv')
df=pd.read_table(f,sep=',',na_values='world')#如果数据中有'world'，也会视为缺失值
print(df)

（6）、逐行读取文件

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

（7）、将dataframe数据写入csv文件

#将dataframe数据写入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')#将dataframe输出到csv文件中
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',na_rep='ok')#将缺失值补上‘ok'
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',header=None)#不设置表头
data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',columns=['a','b'])#写出指定的列

（8）、将csv文件读取位Series

#将csv文件读取位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内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。

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