Pandas | 25 文件读写

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
,Tom,,Toronto,
,Lee,,HongKong,
,Steven,,Bay Area,
,Ram,,Hyderabad,

将这些数据保存为temp.csv并对其进行操作。

S.No,Name,Age,City,Salary
,Tom,,Toronto,
,Lee,,HongKong,
,Steven,,Bay Area,
,Ram,,Hyderabad,

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)

输出结果：

   S.No    Name  Age       City  Salary
          Tom       Toronto
          Lee      HongKong
       Steven      Bay Area
          Ram     Hyderabad    

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)

输出结果：

        Name  Age       City  Salary
S.No
        Tom       Toronto
        Lee      HongKong
     Steven      Bay Area
        Ram     Hyderabad    

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)

输出结果：

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)

输出结果：

      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)

输出结果：

   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)

输出结果：

   2     Lee  32   HongKong  3000
0  3  Steven  43   Bay Area  8300
1  4     Ram  38  Hyderabad  3900