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Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解
2021-06-11 23人围观 0条评论
简介今天小编就为大家分享一篇Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理,尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块,功能十分强大。

    CSV(Comma-Separated Values)格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据,这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理,而且Excel表格处理的数据量十分有限,而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了。

    我用到的是自己用其他硬件工具抓取得数据,硬件环境是在Linux平台上搭建的,当时数据是在运行脚本后直接输出在terminal里的,数据量十分庞大,为了保存获得的数据,在Linux下使用了数据流重定向,把数据全部保存到了文本文件中,形成了一个本地csv文件。

    Pandas读取本地CSV文件并设置Dataframe(数据格式)

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ') #filename可以直接从盘符开始,标明每一级的文件夹直到csv文件,header=None表示头部为空,sep=' '表示数据间使用空格作为分隔符,如果分隔符是逗号,只需换成 ‘,'即可。
    print df.head()
    print df.tail()
    #作为示例,输出CSV文件的前5行和最后5行,这是pandas默认的输出5行,可以根据需要自己设定输出几行的值

    数据读取示例

    图片中显示了我本地数据的前5行与最后5行,最前面一列没有标号的是行号,数据一共有13列,标号从0到12,一行显示不完全,在第9列以后换了行,并且用反斜杠“\”标注了出来。

    2017年4月28日更新

    使用pandas直接读取本地的csv文件后,csv文件的列索引默认为从0开始的数字,重定义列索引的语句如下:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ',names=["week",'month','date','time','year','name1','freq1','name2','freq2','name3','data1','name4','data2'])
    print df

    此时打印出的文件信息如下,列索引已经被重命名:

    以上这篇Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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