>>> from env_helper import info; info()
页面更新时间： 2020-03-08 18:00:51
操作系统/OS: Linux-4.19.0-8-amd64-x86_64-with-debian-10.3 ；Python: 3.7.3

7.5. Pandas IO工具¶

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)
   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)
        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)
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
 1     Tom   28    Toronto   20000.0
 2     Lee   32   HongKong    3000.0
 3  Steven   43   Bay Area    8300.0
 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)
      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)
   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)
   2     Lee  32   HongKong  3000
0  3  Steven  43   Bay Area  8300
1  4     Ram  38  Hyderabad  3900

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