大兴网站定制开发,那些提卡网站是怎么做的,最新网络营销方式,织梦末班和dw建设网站哪个方便优化文件的读取和写入
读取csv文件
csv文件#xff1a;
name,age,city
Alice,25,New York
Bob,30,Los Angelesread_csv(filename) header#xff1a;如 何处理文件的第一行。header0将第一行作为列名#xff0c;headerNone表示文件中没有列名#xff0c;所有行都是数据。 im…文件的读取和写入
读取csv文件
csv文件
name,age,city
Alice,25,New York
Bob,30,Los Angelesread_csv(filename) header如 何处理文件的第一行。header0将第一行作为列名headerNone表示文件中没有列名所有行都是数据。 import numpy as np
import pandas as pd# 文件中没有列名所有行都是数据。
df pd.read_csv(xuexi.csv, headerNone)
print(文件中没有列名所有行都是数据)
print(df)
# 0 1 2
# 0 name age city
# 1 Alice 25 New York
# 2 Bob 30 Los Angeles
print(####################)
# 文件中没有列名第一行是列名。
df pd.read_csv(xuexi.csv, header0)
print(文件中没有列名第一行是列名)
print(df)
# name age city
# 0 Alice 25 New York
# 1 Bob 30 Los Angeles每一行前面的数字表示索引号。 index_col将某列或多列作为索引列。 参数可以是一个整数列的索引位置、一个字符串列名、一个整数列表或字符串列表。默认不将任何列作为索引。 import numpy as np
import pandas as pddf pd.read_csv(xuexi.csv, header0, index_col1) # 等价于 index_colage
print(df)
# name city
# age
# 25 Alice New York
# 30 Bob Los Angelesusecols指定读取哪些列。 参数可以是一个整数列表列的索引位置、一个字符串列表列名或一个函数。默认读取全部列。 import numpy as np
import pandas as pddf pd.read_csv(xuexi.csv, header0, usecols[0,1]) # 等价于 usecols[name, age]
print(df)
# name age
# 0 Alice 25
# 1 Bob 30parse_dates将某些列解析为日期时间格式。 参数可以是一个整数列表列的索引位置、一个字符串列表列名或一个布尔值。默认不解析任何列为日期时间格式。 nrows指定读取的行数。 参数是一个整数表示读取的行数。默认读取全部行。 sep自定义分隔符。 参数用于指定分隔符分隔列的字符。默认值是逗号。其他分隔符要使用sep属性。 engine用于指定pandas解析的引擎。如果是简单分隔符用‘C’即可如果涉及正则表达式则要使用‘Python’。 import numpy as np
import pandas as pdtb pd.read_table(xuexi.txt, sep \|\|\|\| , enginepython)
print(tb)一般在数据写入中最常用的操作是把index设置为False特别当索引没有特殊意义的时候这样的行为能把索引在保存的时候去除。
如果不去除索引
import numpy as np
import pandas as pddf pd.read_csv(xuexi.csv)
print(df)df.to_csv(xuexi.csv)经过两次运行后就是下面结果 https://www.datawhale.cn/learn/content/3/81
