【python】pandas库pd.read_csv操作读取分隔符csv文件和文本text文件参数整理与实例

pandas.read_csv可以读取CSV（逗号分割）文件、文本类型的文件text、log类型到DataFrame

一、pandas.read_csv常用参数整理

也支持文件的部分导入和选择迭代，更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

参数：

filepath_or_buffer ：可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中本地文件读取。

实例1：实现图片中文件的读取，注意图片中的所有输入基于英文输入下得到，返回DataFrame文件

In [1]: import pandas as pd
#读取out.log文件，其他的参数默认
In [2]: out = pd.read_csv('out.log')

In [3]: out
Out[3]:
book  kook
0      joke2  dddd
1      fang3   NaN
2      test1   NaN
3      test2   NaN
4      test3   NaN
5  1997/10/2   NaN

实例2：读取股票数据csv文件，返回DataFrame文件

In [4]: stock = pd.read_csv('000777.csv')

In [5]: stock
Out[5]:
date     code  closing   high    low  opening  pre_
4000
closing    zde  \
0      2017/1/20  '000777    21.17  21.29  20.90    20.90        20.86   0.31
1      2017/1/19  '000777    20.86  21.14  20.82    21.12        21.12  -0.26
2      2017/1/18  '000777    21.12  21.44  21.09    21.40        21.37  -0.25
3      2017/1/17  '000777    21.37  21.49  20.75    21.17        21.15   0.22
4      2017/1/16  '000777    21.15  22.50  20.28    22.50        22.53  -1.38
5      2017/1/13  '000777    22.53  22.88  22.43    22.71        22.85  -0.32
6      2017/1/12  '000777    22.85  23.53  22.75    23.41        23.51  -0.66

sep：如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：’\r\t’。

In [6]: a = pd.read_csv('out.log',sep = '\s')
C:/Anaconda3/Scripts/ipython-script.py:1: ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support regex separators (separators > 1 char and different from '\s+' are interpreted as regex); you can avoid this warning by specifying engine='python'.
if __name__ == '__main__':
#设定空值作为分隔符，','不会分割每一行的数据
In [7]: a
Out[7]:
book,kook
0  joke2,dddd
1       fang3
2       test1
3       test2
4       test3
5   1997/10/2
#空值的设定两种方式：' ' or '\s'
In [9]: a = pd.read_csv('out.log',sep = ' ')

In [10]: a
Out[10]:
book,kook
0  joke2,dddd
1       fang3
2       test1
3       test2
4       test3
5   1997/10/2

delimiter ：定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）

In [13]: a = pd.read_csv('out.log',sep = ', ',delimiter='o')
#此时sep = ','设定失效
In [14]: a
Out[14]:
b Unnamed: 1  k,k  Unnamed: 3   k
0          j   ke2,dddd  NaN         NaN NaN
1      fang3        NaN  NaN         NaN NaN
2      test1        NaN  NaN         NaN NaN
3      test2        NaN  NaN         NaN NaN
4      test3        NaN  NaN         NaN NaN
5  1997/10/2        NaN  NaN         NaN NaN

delim_whitespace ： 指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep=’\s+’。如果这个参数设定为True那么delimiter 参数失效。

In [20]: a = pd.read_csv('out.log',delim_whitespace = True)

In [21]: a
Out[21]:
book,kook
0  joke2,dddd
1       fang3
2       test1
3       test2
4       test3
5   1997/10/2

header ：指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0【第一行数据】，否则设置为None。如果明确设定 header = 0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉。注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。

In [22]: a = pd.read_csv('out.log',delim_whitespace = True,header = None)

In [23]: a
Out[23]:
0
0   book,kook
1  joke2,dddd
2       fang3
3       test1
4       test2
5       test3
6   1997/10/2

names ：用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行 header=None。names属性在header之前运行默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。

In [32]: a = pd.read_csv('out.log',names='ko')

In [33]: a
Out[33]:
k     o
0       book  kook
1      joke2  dddd
2      fang3   NaN
3      test1   NaN
4      test2   NaN
5      test3   NaN
6  1997/10/2   NaN

index_col ：用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。

In [45]: a = pd.read_csv('out.log',header=None,prefix='XX',index_col=0)
#指定第一列作为行索引
In [46]: a
Out[46]:
XX1
XX0
book       kook
joke2      dddd
fang3       NaN
test1       NaN
test2       NaN
test3       NaN
1997/10/2   NaN

In [47]: a = pd.read_csv('out.log',header=None,prefix='XX',index_col=1)
#指定第二列作为行索引
In [48]: a
Out[48]:
XX0
XX1
kook       book
dddd      joke2
NaN       fang3
NaN       test1
NaN       test2
NaN       test3
NaN   1997/10/2

usecols：返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。

prefix：在没有列标题时，也就是header设定为None，给列添加前缀。例如：添加prefix= ‘X’ 使得列名称成为 X0, X1, …

In [38]: a = pd.read_csv('out.log',header=None,prefix='XX')

In [39]: a
Out[39]:
XX0   XX1
0       book  kook
1      joke2  dddd
2      fang3   NaN
3      test1   NaN
4      test2   NaN
5      test3   NaN
6  1997/10/2   NaN

dtype： 每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

In [49]: a = pd.read_csv('out.log',header=None,prefix='XX',index_col=1,dtype={'XX0':str})

In [50]: a
Out[50]:
XX0
XX1
kook       book
dddd      joke2
NaN       fang3
NaN       test1
NaN       test2
NaN       test3
NaN   1997/10/2

In [51]: a['XX0'].values
Out[51]: array(['book', 'joke2', 'fang3', 'test1', 'test2', 'test3', '1997/10/2'], dtype=object)

In [52]: a['XX0'].values[0]
Out[52]: 'book'

In [53]: type(a['XX0'].values[0])
Out[53]: str

skipinitialspace：忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.

skiprows ：需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。

In [54]: a = pd.read_csv('out.log',header=None,prefix='XX',index_col=1,skiprows= 1)
#略去第二行的数据
In [55]: a
Out[55]:
XX0
XX1
dddd      joke2
NaN       fang3
NaN       test1
NaN       test2
NaN       test3
NaN   1997/10/2

nrows ：需要读取的行数（从文件头开始算起）。

In [56]: a = pd.read_csv('out.log',header=None,prefix='XX',index_col=1,skiprows= 1,nrows=4)

In [57]: a
Out[57]:
XX0
XX1
dddd  joke2
NaN   fang3
NaN   test1
NaN   test2

na_values ：一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.

keep_default_na：如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加

na_filter：是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。

skip_blank_lines ：如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。