Pandas IO操作

Pandas IO操作实例

读取文本文件的两个主要功能是read_csv()和read_table()。他们都使用相同的解析代码将表格数据智能地转换为DataFrame对象：

 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',
 names=None, index_col=None, usecols=None

 pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep='\t', delimiter=None, header='infer',
 names=None, index_col=None, usecols=None

将此数据另存为temp.csv并对其进行操作。

 S.No,Name,Age,City,Salary
 1,Tom,28,Toronto,20000
 2,Lee,32,HongKong,3000
 3,Steven,43,Bay Area,8300
 4,Ram,38,Hyderabad,3900

read.csv

read.csv从csv文件读取数据并创建一个DataFrame对象。

 import pandas as pd
 df=pd.read_csv("temp.csv")
 print df

运行结果如下：

S.No     Name   Age       City   Salary
0     1      Tom    28    Toronto    20000
1     2      Lee    32   HongKong     3000
2     3   Steven    43   Bay Area     8300
3     4      Ram    38  Hyderabad     3900

自定义索引

这将在csv文件中指定一列，以使用index_col自定义索引。

 import pandas as pd
 df=pd.read_csv("temp.csv",index_col=['S.No'])
 print df

运行结果如下：

S.No   Name   Age       City   Salary
1       Tom    28    Toronto    20000
2       Lee    32   HongKong     3000
3    Steven    43   Bay Area     8300
4       Ram    38  Hyderabad     3900

转换器

列的dtype可以作为dict传递。

 import pandas as pd
 df = pd.read_csv("temp.csv", dtype={'Salary': np.float64})
 print df.dtypes

运行结果如下：

S.No       int64
Name      object
Age        int64
City      object
Salary   float64
dtype: object

默认情况下，Salary列的dtype为int，但结果将其显示为float，因为我们已明确转换了类型。因此，数据看起来像float。

Thus, the data looks like float −

   S.No   Name   Age      City    Salary
0   1     Tom   28    Toronto   20000.0
1   2     Lee   32   HongKong    3000.0
2   3  Steven   43   Bay Area    8300.0
3   4     Ram   38  Hyderabad    3900.0

标题名称

使用names参数指定标题的名称。

 import pandas as pd
  
 df=pd.read_csv("temp.csv", names=['a', 'b', 'c','d','e'])
 print df

运行结果如下：

   a        b    c           d        e
0   S.No     Name   Age       City   Salary
1      1      Tom   28     Toronto    20000
2      2      Lee   32    HongKong     3000
3      3   Steven   43    Bay Area     8300
4      4      Ram   38   Hyderabad     3900

请注意，标头名称后附加了自定义名称，但是文件中的标头尚未消除。现在，我们使用header参数将其删除。

如果标题不在第一行中，则将行号传递给标题。这将跳过前面的行。

 import pandas as pd 
 df=pd.read_csv("temp.csv",names=['a','b','c','d','e'],header=0)
 print df

运行结果如下：

  a        b    c           d        e
0  S.No     Name   Age       City   Salary
1     1      Tom   28     Toronto    20000
2     2      Lee   32    HongKong     3000
3     3   Steven   43    Bay Area     8300
4     4      Ram   38   Hyderabad     3900

skiprows

skiprows跳过指定的行数。

 import pandas as pd
 df=pd.read_csv("temp.csv", skiprows=2)
 print df

运行结果如下：

    2      Lee   32    HongKong   3000
0   3   Steven   43    Bay Area   8300
1   4      Ram   38   Hyderabad   3900