read_csv文件读写参数详解————

时间：2021-08-03 15:49:29

python pandas IO tools 之csv文件读写

英文原文：pandas IO tools

读取csv文件：pd.read_csv(),写入csv文件:pd.to_csv() 
pandas还可以读取一下文件： 
read_csv, 
read_excel, 
read_hdf, 
read_sql, 
read_json, 
read_msgpack (experimental), 
read_html, 
read_gbq (experimental), 
read_stata, 
read_sas, 
read_clipboard, 
read_pickle; 
相应的写入： 
to_csv, 
to_excel, 
to_hdf, 
to_sql, 
to_json, 
to_msgpack (experimental), 
to_html, 
to_gbq (experimental), 
to_stata, 
to_clipboard, 
to_pickle.

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
  • 1
  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
  • 1

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
  • 1
    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
  • 1

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
  • 1
   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

   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
  • 1
      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为指定数据中哪一列作为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
  • 1
obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0,usecols=[1,2,3])
print obj_2
  • 1
    c2  c3
c1        
0    5  10
1    6  11
2    7  12
3    8  13
4    9  14
  • 1
  • 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
  • 1
   c1  c2  c3
a   0   5  10
b   1   6  11
c   2   7  12
  • 1

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。

datetime handing 数据中日期处理

obj_3=pd.read_csv('f:/ceshi_date.csv',index_col=0,)
print obj_3
print type(obj_3.index)
  • 1
  • 2
  • 3
                   A  B  C
date                      
20090101           a  2  3
20090102           b  3  4
20090103           c  4  5
<class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'>
  • 11
obj_3=pd.read_csv('f:/ceshi_date.csv',index_col=0,parse_dates=True)
print obj_3
print type(obj_3.index)
  • 1
                   A  B  C
date                      
2009-01-01         a  2  3
2009-01-02         b  3  4
2009-01-03         c  4  5
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
  • 1

parse_dates=True:可令字符串解析成时间格式。

data='date,value,cat\n1/6/2000,5,a\n2/6/2000,10,b\n3/6/2000,15,c'
print data
  • 1
date,value,cat
1/6/2000,5,a
2/6/2000,10,b
3/6/2000,15,c
  • 1
from StringIO import StringIO
print pd.read_csv(StringIO(data),parse_dates=[0],index_col=0)
  • 1
            value cat
date                 
2000-01-06      5   a
2000-02-06     10   b
2000-03-06     15   c
  • 1
print pd.read_csv(StringIO(data),parse_dates=[0],index_col=0,dayfirst=True)
  • 1
            value cat
date                 
2000-06-01      5   a
2000-06-02     10   b
2000-06-03     15   c
  • 1

US常用时间格式：MM/DD/YYYY，dayfirst=True：可将其改为DD/MM/YYYY

分隔符和阈值

tem='id|level|category\npatient1|123,000|x\npatient2|23,000|y\npatient3|1,234,018|z'
print tem
  • 1
id|level|category
patient1|123,000|x
patient2|23,000|y
patient3|1,234,018|z
  • 1
print pd.read_csv(StringIO(tem),sep='|')
  • 1
         id      level category
0  patient1    123,000        x
1  patient2     23,000        y
2  patient3  1,234,018        z
  • 1
print pd.read_csv(StringIO(tem),sep='|',thousands=',')
  • 1
         id    level category
0  patient1   123000        x
1  patient2    23000        y
2  patient3  1234018        z
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