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Python Pandas批量讀取csv文件到dataframe的方法

 更新時間:2018年10月08日 08:54:54   作者:sharkandshark  
這篇文章主要介紹了Python Pandas批量讀取csv文件到dataframe的方法,需要的朋友可以參考下

PYTHON Pandas批量讀取csv文件到DATAFRAME

首先使用glob.glob獲得文件路徑。然后定義一個列表,讀取文件后再使用concat合并讀取到的數(shù)據。

#讀取數(shù)據
import pandas as pd
import numpy as np
import glob,os
path=r'e:\tj\month\fx1806'
file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls"))
print(file)
dl= []
for f in file:
 dl.append(pd.read_excel(f,header=[0,1],index_col=None))
df=pd.concat(dl)

下面看下Python使用pandas處理CSV文件的方法

Python中有許多方便的庫可以用來進行數(shù)據處理,尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot畫圖專用模塊,功能十分強大。

CSV(Comma-Separated Values)格式的文件是指以純文本形式存儲的表格數(shù)據,這意味著不能簡單的使用Excel表格工具進行處理,而且Excel表格處理的數(shù)據量十分有限,而使用Pandas來處理數(shù)據量巨大的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數(shù)據,硬件環(huán)境是在Linux平臺上搭建的,當時數(shù)據是在運行腳本后直接輸出在terminal里的,數(shù)據量十分龐大,為了保存獲得的數(shù)據,在Linux下使用了數(shù)據流重定向,把數(shù)據全部保存到了文本文件中,形成了一個本地csv文件。

Pandas讀取本地CSV文件并設置Dataframe(數(shù)據格式)

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ') #filename可以直接從盤符開始,標明每一級的文件夾直到csv文件,header=None表示頭部為空,sep=' '表示數(shù)據間使用空格作為分隔符,如果分隔符是逗號,只需換成 ‘,'即可。
print df.head()
print df.tail()
#作為示例,輸出CSV文件的前5行和最后5行,這是pandas默認的輸出5行,可以根據需要自己設定輸出幾行的值

數(shù)據讀取示例

圖片中顯示了我本地數(shù)據的前5行與最后5行,最前面一列沒有標號的是行號,數(shù)據一共有13列,標號從0到12,一行顯示不完全,在第9列以后換了行,并且用反斜杠“\”標注了出來。

2017年4月28日更新

使用pandas直接讀取本地的csv文件后,csv文件的列索引默認為從0開始的數(shù)字,重定義列索引的語句如下:

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 df1234

此時打印出的文件信息如下,列索引已經被重命名:

重定義CSV文件列名

總結

以上所述是小編給大家介紹的Python Pandas批量讀取csv文件到dataframe的方法,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持!

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