Python 数据操作教程使用 PANDAS 读取 CSV 文件的 15 种方法

1pandas包的read_csv函数在python中读取CSV文readcsv函数，用python面向对象编程导入CSV文件并不在这里，我们将介绍如何处理导入CSV文件时的常见问标题行的CSV文件]2：读取标题在第二行的CSV文件]3：跳过行但保留标题]4：读取没有标题行的CSV文件]缺失值]：设置索引列]7：从外部URL读取CSV文件]8：导入CSV时跳过最后5行]9：只读取前5行],”解释为千位分隔符]号分隔符读取文件]14：导入CSV时更改列类型]2CSV花费的时间]何在不使用Pandas包的情况下读取CSV文件]安装和加载Pandas包pandas所以你不需要再次安装它。否则，您可以使用命令安装它创建用于导入的示例数据dtID[11,12,13,14,15],firstnameDavidJamie,'Steve','Stevart',companyAonTCSGoogle','RBS','.'],salary6,96,71,78]}mydtpd.DataFrame(dt,columns=['ID','first_name','company',示例数据如下所示-anysalary0dn12634John.3在工作目录中将数据保存为CSV格式ddirnoschdirCUsersDELLDocuments\")CSV示例1：读取带有标题行的CSV文件readcsv本语法。您只需要提及文件名。它假定您的CSV文mydata=pd.read_csv("workingfile.csv")我们在数据文件的第一行中有标题。重要的r据mydata.shapemydatacolumnsmydatadtypes列名是['ID','first_name','company',4示例2：读取标题在第二行的CSV文件名或变量名。要读取这种CSV文件，您可以提交以下命mydata=pd.read_csv("workingfile.csv",header=1)用，Aon2JamieTCS76ogleStevartRBS71John.78定义您自己的列名而不是CSV文件中的标题行mydatapd.read_csv("workingfile.csv",skiprows=1,names=['CustID',NameCompaniesIncomeCustIDNameCompaniesIncome01dn52634John.示例3：跳过行但保留标题mydatapd.read_csv("workingfile.csv",skiprows=[1,2])在本例中，我们在导入时跳过了第二行和第三行。不要忘记python中的索引anysalarySteveGoogle96StevartRBS71John.78angeskiprows藏秘密当当在skiprows=选项中指定列表时，它会跳过索引位置示例4：读取没有标题行的CSV文件mydatapd.read_csv("workingfile.csv",header=None)6添加前缀mydatapd.read_csv("workingfile.csv",header=None,prefix="var")012345 n .示例5：指定缺失值7mydata00=pd.read_csv("workingfile.csv",na_values=['.'])012345 n .示例6：设置索引列mydata01=pd.read_csv("workingfile.csv",index_col='ID')anysalary1DavidAon74JamieTCS76SteveGoogle96StevartRBS7115JohnNaN78示例7：从外部URL读取CSV文件Web接上的CSV文件中读取数据。当你需要从mydata2=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv")8示例8：导入CSV时跳过最后5行mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",示例9：只读取前5行mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",s示例10：将“,”解释为千位分隔符mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",示例11：只读特定列mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",usecols7])示例12：读取一些行和列mydata=pd.read_csv("://winterolympicsmedals/medals.csv",usecols,7],nrows=5)们组合了usecols=和nrows=选项。它只会选择前5行9示例13：使用分号分隔符读取文件mydata09=pd.read_csv("file_path",sep=';')示例14：导入CSV时更改列类型CSV加载到Python中时将列格式从int64更改为mydfpd.read_csv("workingfile.csv",dtype={"salary":"float64"})示例15：测量导入大CSV文件所花费的时间mydfpd.read_csv("workingfile.csv",verbose=True)示例16：如何在不使用Pandas包的情况下读取withopen("C:/Users/DELL/