Python 數(shù)據(jù)操作教程使用 PANDAS 讀取 CSV 文件的 15 種方法

1pandas包的read_csv函數(shù)在python中讀取CSV文readcsv函數(shù)，用python面向?qū)ο缶幊虒?dǎo)入CSV文件并不在這里，我們將介紹如何處理導(dǎo)入CSV文件時(shí)的常見(jiàn)問(wèn)標(biāo)題行的CSV文件]2：讀取標(biāo)題在第二行的CSV文件]3：跳過(guò)行但保留標(biāo)題]4：讀取沒(méi)有標(biāo)題行的CSV文件]缺失值]：設(shè)置索引列]7：從外部URL讀取CSV文件]8：導(dǎo)入CSV時(shí)跳過(guò)最后5行]9：只讀取前5行],”解釋為千位分隔符]號(hào)分隔符讀取文件]14：導(dǎo)入CSV時(shí)更改列類型]2CSV花費(fèi)的時(shí)間]何在不使用Pandas包的情況下讀取CSV文件]安裝和加載Pandas包pandas所以你不需要再次安裝它。否則，您可以使用命令安裝它創(chuàng)建用于導(dǎo)入的示例數(shù)據(jù)dtID[11,12,13,14,15],firstnameDavidJamie,'Steve','Stevart',companyAonTCSGoogle','RBS','.'],salary6,96,71,78]}mydtpd.DataFrame(dt,columns=['ID','first_name','company',示例數(shù)據(jù)如下所示-anysalary0dn12634John.3在工作目錄中將數(shù)據(jù)保存為CSV格式ddirnoschdirCUsersDELLDocuments\")CSV示例1：讀取帶有標(biāo)題行的CSV文件readcsv本語(yǔ)法。您只需要提及文件名。它假定您的CSV文mydata=pd.read_csv("workingfile.csv")我們?cè)跀?shù)據(jù)文件的第一行中有標(biāo)題。重要的r據(jù)mydata.shapemydatacolumnsmydatadtypes列名是['ID','first_name','company',4示例2：讀取標(biāo)題在第二行的CSV文件名或變量名。要讀取這種CSV文件，您可以提交以下命mydata=pd.read_csv("workingfile.csv",header=1)用，Aon2JamieTCS76ogleStevartRBS71John.78定義您自己的列名而不是CSV文件中的標(biāo)題行mydatapd.read_csv("workingfile.csv",skiprows=1,names=['CustID',NameCompaniesIncomeCustIDNameCompaniesIncome01dn52634John.示例3：跳過(guò)行但保留標(biāo)題mydatapd.read_csv("workingfile.csv",skiprows=[1,2])在本例中，我們?cè)趯?dǎo)入時(shí)跳過(guò)了第二行和第三行。不要忘記python中的索引anysalarySteveGoogle96StevartRBS71John.78angeskiprows藏秘密當(dāng)當(dāng)在skiprows=選項(xiàng)中指定列表時(shí)，它會(huì)跳過(guò)索引位置示例4：讀取沒(méi)有標(biāo)題行的CSV文件mydatapd.read_csv("workingfile.csv",header=None)6添加前綴mydatapd.read_csv("workingfile.csv",header=None,prefix="var")012345 n .示例5：指定缺失值7mydata00=pd.read_csv("workingfile.csv",na_values=['.'])012345 n .示例6：設(shè)置索引列mydata01=pd.read_csv("workingfile.csv",index_col='ID')anysalary1DavidAon74JamieTCS76SteveGoogle96StevartRBS7115JohnNaN78示例7：從外部URL讀取CSV文件Web接上的CSV文件中讀取數(shù)據(jù)。當(dāng)你需要從mydata2=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv")8示例8：導(dǎo)入CSV時(shí)跳過(guò)最后5行mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",示例9：只讀取前5行mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",s示例10：將“,”解釋為千位分隔符mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",示例11：只讀特定列mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",usecols7])示例12：讀取一些行和列mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",usecols,7],nrows=5)們組合了usecols=和nrows=選項(xiàng)。它只會(huì)選擇前5行9示例13：使用分號(hào)分隔符讀取文件mydata09=pd.read_csv("file_path",sep=';')示例14：導(dǎo)入CSV時(shí)更改列類型CSV加載到Python中時(shí)將列格式從int64更改為mydfpd.read_csv("workingfile.csv",dtype={"salary":"float64"})示例15：測(cè)量導(dǎo)入大CSV文件所花費(fèi)的時(shí)間mydfpd.read_csv("workingfile.csv",verbose=True)示例16：如何在不使用Pandas包的情況下讀取withopen("C:/Users/DELL/