Pandas讀取csv的實(shí)現(xiàn)
對于文件的操作中,讀寫csv操作是一個比較常見的操作,很多時(shí)候可能會選擇使用python中的文件讀取的方式對csv文件操作,這種方式并沒有什么問題,但讀寫的效率不高,編寫的代碼量也偏多。
這里介紹使用pandas進(jìn)行簡單的讀。寫也基本類似。
一、Pandas讀取表頭:
使用pandas讀取表頭很簡單,一行代碼搞定,如下:
# 讀取表頭 head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0)
這一行代碼讀取的是一個對象,如果要以列表形式輸出,可以增加如下一行代碼:
# 表頭列轉(zhuǎn)為 list head_row_list = list(head_row)
二、讀取具體數(shù)據(jù):
以文件讀取的方式讀取具體數(shù)據(jù),需要的代碼量比較多,也需要做循環(huán)遍歷,使用pandas操作如下:
# 讀取 csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list) row_list = csv_result.values.tolist() print(f"行讀取結(jié)果:{row_list}")
上面展示的是打印行讀取的結(jié)果。使用pandas,還可以很方便的將行轉(zhuǎn)換為列,并打印出行轉(zhuǎn)列的結(jié)果,如下代碼段:
col_obj = csv_result.T col_list = col_obj.values.tolist() print(f"行轉(zhuǎn)列讀取結(jié)果:{col_list}") return head_row_list, col_list
完整的代碼如下:
import pandas as pd ? ? def csv_file_read(): ? ? # 讀取表頭 ? ? head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0) ? ? print(list(head_row)) ? ? # 表頭列轉(zhuǎn)為 list ? ? head_row_list = list(head_row) ? ? ? # 讀取 ? ? csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list) ? ? row_list = csv_result.values.tolist() ? ? print(f"行讀取結(jié)果:{row_list}") ? ? col_obj = csv_result.T ? ? col_list = col_obj.values.tolist() ? ? print(f"行轉(zhuǎn)列讀取結(jié)果:{col_list}") ? ? return head_row_list, col_list ? ? ? if __name__ == '__main__': ? ? csv_file_read()
是不是很簡單,十幾行代碼即可搞定。
到此這篇關(guān)于Pandas讀取csv的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas讀取csv內(nèi)容請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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