Python Pandas教程之使用 pandas.read_csv() 读取 csv
更新时间:2022年09月16日 09:46:43 作者:海拥
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前言:
Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。
大多数用于分析的数据以表格格式的形式提供,例如 Excel 和逗号分隔文件 (CSV)。要访问 csv 文件中的数据,我们需要一个函数 read_csv() 以数据框的形式检索数据。在使用这个功能之前,我们必须导入 pandas 库。
导入 Pandas 库:
read_csv() 函数用于从 csv 文件中检索数据。read_csv() 方法的语法是:
代码 #1 从 csv 文件中检索数据
这是带有默认值的参数列表。并非所有这些都很重要,但记住这些实际上可以节省自己执行某些功能的时间。通过在 jupyter notebook 中按 shift + tab 可以查看任何函数的参数。
下面给出了有用的和它们的用法:
- filepath_or_buffer:这是要使用此函数检索的文件的位置。它接受文件的任何字符串路径或 URL。
- sep:表示分隔符,默认为 ', ',如 csv(逗号分隔值)。
- header:它接受 int、int 列表、行号用作列名和数据的开头。如果没有传递名称,即header=None,那么它将显示第一列为0,第二列显示为1,以此类推。
- usecols:用于仅从 csv 文件中检索选定的列。
- nrows:表示要从数据集中显示的行数。
- index_col:如果没有,则没有索引号与记录一起显示。
- 挤压:如果为真且仅传递一列,则返回熊猫系列。
- skiprows:跳过新数据框中传递的行。
- 名称:它允许检索具有新名称的列。
范围
Use
filepath_or_buffer
文件的 URL 或目录位置
sep
代表分隔符,默认为 ', ' 如 csv(逗号分隔值)
index_col
将传递的列作为索引而不是 0、1、2、3…r
header
将传递的 row/s[int/int list] 作为标题
use_cols
仅使用传递的 col[string list] 来制作数据框
squeeze
如果为 true 且仅传递一列,则返回 pandas 系列
skiprows
跳过新数据框中传递的行
Code #2 :
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