使用pandas read_table读取csv文件的方法

使用Pandas库的read_table()方法，可以方便地读取CSV文件。该方法支持多种参数和选项以满足不同的数据读取需要。

以下是使用read_table()方法读取CSV文件的详细攻略步骤：

步骤一：安装Pandas库

如果你已经安装了Anaconda等Python开发环境，可以跳过该步骤。否则，在命令行中执行以下命令来安装Pandas库：

pip install pandas

步骤二：导入Pandas库

在Python代码中导入Pandas库：

import pandas as pd

步骤三：读取CSV文件

使用read_table()方法读取CSV文件：

df = pd.read_table('filename.csv', delimiter=',')

其中，filename.csv是待读取的CSV文件名，delimiter=','表示CSV文件中列与列之间的分隔符是逗号。如果CSV文件的分隔符是其他字符，也可以相应地修改delimiter参数的值。

步骤四：输出数据

当数据读取完成后，可以使用DataFrame对象的方法打印数据或者进行后续的数据分析。例如：

print(df.head()) # 输出数据的前5行

当然，还可以根据需要使用各种DataFrame对象的方法进行数据操作，例如：

df.describe() # 统计数据的基本信息
df.info() # 显示数据的摘要信息
df.groupby('column_name').mean() # 对数据进行分组并求每组的均值

示例一

考虑一个名为sales.csv的文件，它包含了一间商店在每天里面售出的不同商品的数量情况。考虑把它读取到数据框中：

import pandas as pd

df = pd.read_table('sales.csv', delimiter=',')

print('数据框中有 %d 行和 %d 列' % (df.shape[0], df.shape[1]))

示例二

考虑一个名为grades.csv的文件，它包含了一位老师给出的学生们的考试成绩。考虑把它读取到数据框中并计算出这些成绩的平均值：

import pandas as pd

df = pd.read_table('grades.csv', delimiter='|')

mean_grade = df['grade'].mean()

print('这些学生们的平均考试成绩是 %.2f 分' % mean_grade)  # 保留两位小数输出

注意，这里使用了delimiter参数指明CSV文件中各列间的分隔符为竖杠（|）符号。