使用python pandas读取csv文件数据
2017-04-13 23:23
1111 查看
csv是我接触的比较早的一种文件,比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看。最早接触是在别人的Perl脚本中,或许是为了充分利用Perl的文本处理能力。不过,日常的生活工作中我用到的比较多的倒还是电子表格。
创建一个电子表格如下:
使用Mac中Numbers功能将其导出为csv文件,使用文本查看文件内容如下:
GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv
index,name,comment,,,,
1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,
换用pandas尝试数据文件读取如下:
In [1]:
import pandas
as
pd
In [2]:
ls
data.csv data.numbers
In [3]:
data = pd.read_csv('data.csv')
In [4]:
data
Out[4]:
index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN
1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN
2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN
3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN
4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN
5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN
6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN
7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN
8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN
9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN
10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN
11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN
12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN
13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN
14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN
15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN
16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN
17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN
18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN
19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN
20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN
查看读取出来的结果,看的出结果被处理成了pandas的DataFrame格式。
In [6]: type(data)
Out[6]:
pandas.core.frame.DataFrame
前阵子学习pandas的时候这部分功能学的一头雾水,如今看到这部分真有点束手无策。看来,后面还是得好好学习一下,补一下落下的课程了。
创建一个电子表格如下:
使用Mac中Numbers功能将其导出为csv文件,使用文本查看文件内容如下:
GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv
index,name,comment,,,,
1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,
换用pandas尝试数据文件读取如下:
In [1]:
import pandas
as
pd
In [2]:
ls
data.csv data.numbers
In [3]:
data = pd.read_csv('data.csv')
In [4]:
data
Out[4]:
index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN
1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN
2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN
3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN
4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN
5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN
6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN
7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN
8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN
9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN
10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN
11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN
12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN
13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN
14 15 name_15 coment_15 NaN NaN NaN NaN
15 16 name_16 coment_16 NaN NaN NaN NaN
16 17 name_17 coment_17 NaN NaN NaN NaN
17 18 name_18 coment_18 NaN NaN NaN NaN
18 19 name_19 coment_19 NaN NaN NaN NaN
19 20 name_20 coment_20 NaN NaN NaN NaN
20 21 name_21 coment_21 NaN NaN NaN NaN
查看读取出来的结果,看的出结果被处理成了pandas的DataFrame格式。
In [6]: type(data)
Out[6]:
pandas.core.frame.DataFrame
前阵子学习pandas的时候这部分功能学的一头雾水,如今看到这部分真有点束手无策。看来,后面还是得好好学习一下,补一下落下的课程了。
相关文章推荐
- Python使用pandas & pymysql读取MySQL数据到csv文件中
- Python使用pandas读取Excel文件数据和预处理小案例
- 使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库
- python使用pandas读取数据文件
- 使用python读取csv文件,并将数据更新至mysql
- Python中使用 pandas 来读取csv数据
- python Pandas 读取数据,写入文件
- java将float数据写入csv 并在python中读取csv文件
- 读书笔记--python数据可视化--001_读取CSV文件数据
- python 读取.csv文件数据到数组(矩阵)
- 使用python读取数据科学最常用的文件格式
- 使用pandas将numpy中的数组数据保存到csv文件
- Python使用cx_Oracle模块将oracle中数据导出到csv文件的方法
- Python使用pandas处理CSV文件
- pandas io tools(使用python处理数据时候经常用到)读csv,TXT
- python中写入csv,excel显示、pandas读取csv文件的编码问题
- python使用h5py读取mat文件数据
- 使用pandas读取csv文件的指定列
- ean13码的生成,python读取csv中数据并处理返回并写入到另一个csv文件中
- Deep Learning 4J 学习(四) 使用CSV文件来读取训练数据