python.csv 按行按列读取

时间：2024-10-23 18:37:08

参考：https://blog.****.net/ly_ysys629/article/details/55107237 

    # header=0,表示文件第0行为列索引

    # index_col=0,表示文件第0列为行索引

    userTable=pd.read_csv('./data/preprefe_%s.csv'%str(i),header=0,index_col=0)

常用参数的读取csv文件

import pandas as pd

obj=pd.read_csv('f:/ceshi.csv')

print obj

print type(obj)

print obj.dtypes
  Unnamed: 0  c1  c2  c3

0          a   0   5  10

1          b   1   6  11

2          c   2   7  12

3          d   3   8  13

4          e   4   9  14

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

Unnamed: 0    object

c1             int64

c2             int64

c3             int64

dtype: object

ceshi.csv为有列索引没有行索引的数据，read_csv会自动加上行索引，即使原数据集有行索引。 
read_csv读取的数据类型为Dataframe，obj.dtypes可以查看每列的数据类型

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',header=None,names=range(2,5))

print obj_2
    2   3   4

0  c1  c2  c3

1   0   5  10

2   1   6  11

3   2   7  12

4   3   8  13

5   4   9  14

header=None时，即指明原始文件数据没有列索引，这样read_csv为自动加上列索引，除非你给定列索引的名字。

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',header=0,names=range(2,5))

print obj_2
   2  3   4

0  0  5  10

1  1  6  11

2  2  7  12

3  3  8  13

4  4  9  14

header=0，表示文件第0行（即第一行，python，索引从0开始）为列索引，这样加names会替换原来的列索引。

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0)

print obj_2
  • 1
  • 2
   c1  c2  c3

a   0   5  10

b   1   6  11

c   2   7  12

d   3   8  13

e   4   9  14
obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=[0,2])

print obj_2
      c1  c3

  c2

a 5    0  10

b 6    1  11

c 7    2  12

d 8    3  13

e 9    4  14

index_col为指定数据中那一列作为Dataframe的行索引，也可以可指定多列，形成层次索引，默认为None,即不指定行索引，这样系统会自动加上行索引（0-）

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0,usecols=[0,1,2,3])

print obj_2
   c1  c2  c3

a   0   5  10

b   1   6  11

c   2   7  12

d   3   8  13

e   4   9  14
obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0,usecols=[1,2,3])

print obj_2
    c2  c3

c1

0    5  10

1    6  11

2    7  12

3    8  13

4    9  14

usecols:可以指定原数据集中，所使用的列。在本例中，共有4列，当usecols=[0,1,2,3]时，即选中所有列，之后令第一列为行索引，当usecols=[1,2,3]时，即从第二列开始，之后令原始数据集的第二列为行索引。

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0,nrows=3)

print obj_2
   c1  c2  c3

a   0   5  10

b   1   6  11

c   2   7  12

nrows：可以给出从原始数据集中的所读取的行数，目前只能从第一行开始到nrows行。

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