Python 中 Pandas 文件操作和读取 CSV 参数详解

以下是 “Python 中 Pandas 文件操作和读取 CSV 参数详解” 的攻略。

1. 概述

在Python中操作数据非常常见，Pandas作为Python数据分析的重要库，可以处理各种文件格式，其中包括CSV文件。Pandas提供了大量方便的方法和参数，使我们能够更加便捷地管理CSV文件。

2. Pandas 读取CSV文件

在使用Pandas库读取CSV文件时，我们可以使用 pandas.read_csv() 函数。这个函数有很多参数，这里详细讲解其中最常用的一些。

2.1 参数说明

• filepath_or_buffer：CSV文件路径或URL。
• sep/delimiter：指定分隔符，默认是逗号。
• header：指定将哪行作为表头，默认是第一行。
• index_col：指定用哪列作为行的索引，默认情况下索引为从0开始的整数序列。
• usecols：指定需要读取的列。
• dtype：指定读入每列的数据类型。比如{'Salary': np.float64, 'Name': np.object}。
• skiprows：指定需要跳过的行数，默认为None。
• nrows：指定需要读取的行数，默认为None，表示读入整个文件。

2.2 示例说明

下面是两个示例，演示了如何使用 pandas.read_csv() 函数读取CSV文件，并使用不同的参数进行数据处理。

示例1

假设我们有一个名为 data.csv 的CSV文件。这个文件包含了以下数据：

name,age,country
Bob,25,USA
Alice,23,China

我们可以使用以下代码读取这个文件，并指定第一行为表头：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=0)
print(df)

输出结果：

    name  age country
0    Bob   25     USA
1  Alice   23   China

在上面的代码中，我们使用了 pd.read_csv 来读取CSV文件，并将第一行作为表头。

示例2

假设我们有一个名为 data.csv 的CSV文件。这个文件包含了以下数据：

name,age,country,salary
Bob,25,USA,5000
Alice,23,China,6000

我们可以使用以下代码读取这个文件，并只选择某些列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['name', 'salary'])
print(df)

输出结果：

    name  salary
0    Bob    5000
1  Alice    6000

在上面的代码中，我们使用了 pd.read_csv 来读取CSV文件，并只选择了“name”和“salary”两列。

3. 总结

课程结束了，我们在本次学习中了解了Pandas库读取CSV文件的基本知识。主要讲解了 pandas.read_csv() 函数中的常用参数，并使用两个示例演示了如何使用这个函数进行数据处理。希望对大家有所帮助。