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python pandas 解析(讀取、寫(xiě)入)CSV 文件的操作方法

 更新時(shí)間:2022年12月23日 14:40:25   作者:qiuqiu1027  
這篇文章主要介紹了python pandas 解析(讀取、寫(xiě)入) CSV 文件,本文通過(guò)示例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

1. 使用 pandas 讀取 CSV 文件

原始數(shù)據(jù)包含了公司員工的數(shù)據(jù):

NameHire DateSalarySick Days remaining
Graham Chapman03/15/1450000.0010
John Cleese06/01/1565000.008
Eric Idle05/12/1445000.0010
Terry Jones11/01/1370000.003
Terry Gilliam08/12/1448000.007
Michael Palin05/23/1366000.008

將 CSV 文件讀入 pandas DataFrame 快速而直接:

import pandas
df = pandas.read_csv('hrdata.csv')
print(df)

就這樣簡(jiǎn)單:僅僅三行代碼,而且其中只有一行真正有用。pandas.read_csv() 打開(kāi)、分析并讀取提供的 CSV 文件,并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 DataFrame 中,打印 DataFrame 會(huì)產(chǎn)生以下輸出:

以下是值得注意的幾點(diǎn):

首先,pandas 識(shí)別到 CSV 的第一行包含列名,并自動(dòng)使用它們。
但是,pandas 也在 DataFrame 中使用從零開(kāi)始的整數(shù)索引,那是因?yàn)闆](méi)有告訴它我們的索引應(yīng)該是什么。
此外,如果查看列的數(shù)據(jù)類型,會(huì)看到 pandas 已將 Salary and Sick Days 剩余列正確轉(zhuǎn)換為數(shù)字,但 Hire Date 列仍然是 String,這在交互模式下很容易確認(rèn):

讓我們一次解決這些問(wèn)題,要使用其他列作為 DataFrame 的索引,添加 index_col 可選參數(shù):

df2 = pandas.read_csv('hrdata.csv', index_col='Name')
print(df2)

現(xiàn)在,Name 字段就是我們的 DataFrame 索引:

接下來(lái),讓我們修復(fù)「Hire Date」字段的數(shù)據(jù)類型??梢允褂?parse_dates 可選參數(shù)強(qiáng)制pandas 將數(shù)據(jù)作為日期讀取,該參數(shù)定義為要作為日期處理的列名列表:

df3 = pandas.read_csv('hrdata.csv', index_col='Name', parse_dates=['Hire Date'])
print(df3)

注意輸出的差異:

現(xiàn)在日期格式正確,可以在交互模式下輕松確認(rèn):

如果 CSV 文件的第一行中沒(méi)有列名,則可以使用 names 可選參數(shù)來(lái)提供列名的列表。 如果要覆蓋第一行中提供的列名,也可以使用此選項(xiàng)。 在這種情況下,還必須使用header = 0可選參數(shù)告訴 pandas.read_csv()忽略現(xiàn)有列名:

df4 = pandas.read_csv('hrdata.csv', 
            index_col='Employee', 
            parse_dates=['Hired'], 
            header=0, 
            names=['Employee', 'Hired','Salary', 'Sick Days'])
print(df4)

請(qǐng)注意,由于列名稱已更改,因此還必須更改index_col和parse_dates可選參數(shù)中指定的列,現(xiàn)在這會(huì)產(chǎn)生以下輸出:

2. 使用 pandas 寫(xiě)入 CSV 文件

當(dāng)然,如果無(wú)法將數(shù)據(jù)從 pandas 中輸出,那 pandas 可能沒(méi)有多大好處。將 DataFrame 寫(xiě)入CSV 文件就像讀取一個(gè)文件一樣簡(jiǎn)單。下面讓我們將帶有新列名稱的數(shù)據(jù)寫(xiě)入新的 CSV 文件:

df5 = pandas.read_csv('hrdata.csv', 
            index_col='Employee', 
            parse_dates=['Hired'],
            header=0, 
            names=['Employee', 'Hired', 'Salary', 'Sick Days'])
df5.to_csv('hrdata_modified.csv')

此代碼與上述讀取代碼之間的唯一區(qū)別是 print(df) 替換為 df.to_csv(),新的 CSV 文件如下所示:

參考此文章連接

到此這篇關(guān)于python pandas 解析(讀取、寫(xiě)入) CSV 文件的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas 解析CSV 文件內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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