pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入和輸出的方法詳解
1.文本格式數(shù)據(jù)的讀寫
read_csv()：從文件、URL或文件型對(duì)象讀取分隔好的數(shù)據(jù)，逗號(hào)是默認(rèn)分隔符
read_table()：從文件、URL或文件型對(duì)象讀取分隔好的數(shù)據(jù)，制表符('\t')是默認(rèn)分隔符
Windows用戶打印文件的原始內(nèi)容
因?yàn)檫@個(gè)文件是逗號(hào)分隔的，我們可以使用read_csv將它讀入一個(gè)DataFrame:
也可以用read_table，并指定分隔符
剛剛是文件包含表頭行的情況，但有的文件并不包含表頭行，比如
如果直接讀取的話，默認(rèn)將第一行作為表頭了,也就是默認(rèn)header=0，表示第一行為標(biāo)題行。
有兩種方法改，
一是允許pandas自動(dòng)分配默認(rèn)列名，
二是自己指定列名。
假設(shè)想要message列成為返回DataFrame的索引，可以指定位置4的列為索引，或?qū)?#39;message'傳給參數(shù)index_col:
從多個(gè)列中形成一個(gè)分層索引
解析函數(shù)有很多附加參數(shù)處理各種發(fā)生異常的文件格式，例如，可以使用skiprows來跳過第一行，第三行，第四行。
處理缺失值
通常情況下，缺失值要么不顯示(空字符串，要么用一些標(biāo)識(shí)值)
默認(rèn)情況下，pandas用一些常見的標(biāo)識(shí)，如NaN和NULL
na_values選項(xiàng)可以傳入一個(gè)列表或一組字符串來處理缺失值
在字典中，每列可以指定不同的缺失值標(biāo)識(shí)
1.1 分塊讀入文本文件
如果只想讀取一小部分(避免讀取整個(gè)文件)，可以指明nrows
為了分塊讀入文件，可以指定chunksize作為每一塊的行數(shù)
read_csv返回的TextParser對(duì)象允許根據(jù)chunksize遍歷文件，并對(duì)'a'列聚合獲得計(jì)數(shù)值
1.2 將數(shù)據(jù)寫入文本格式
使用DataFrame的to_csv方法，可將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為逗號(hào)分隔的文件
默認(rèn)若是沒有其他選項(xiàng)被指定的話，行和列的標(biāo)簽都會(huì)被寫入，不過二者也都可以禁止寫入
也可以僅僅寫入列的子集，并且按照選擇的順序?qū)懭?/p>
默認(rèn)缺失值在輸出時(shí)以空字符串出現(xiàn)，可以用其他標(biāo)識(shí)值對(duì)缺失值進(jìn)行標(biāo)注
(寫入到sys.stdout時(shí)，控制臺(tái)中打印的文本結(jié)果)
默認(rèn)分隔符是逗號(hào)，可以用sep選項(xiàng)選擇分隔符
Series也有to_csv方法
不知道為啥最后寫入有，0這行？？？？
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!
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