使用pandas read_table读取csv文件的方法

read_csv是pandas中专门用于csv文件读取的功能，不过这并不是唯一的处理方式。pandas中还有读取表格的通用函数read_table。

接下来使用read_table功能作一下csv文件的读取尝试，使用此功能的时候需要指定文件中的内容分隔符。

查看csv文件的内容如下；

In [10]: cat data.csv
index,name,comment,,,,
1,name_01,coment_01,,,,
2,name_02,coment_02,,,,
3,name_03,coment_03,,,,
4,name_04,coment_04,,,,
5,name_05,coment_05,,,,
6,name_06,coment_06,,,,
7,name_07,coment_07,,,,
8,name_08,coment_08,,,,
9,name_09,coment_09,,,,
10,name_10,coment_10,,,,
11,name_11,coment_11,,,,
12,name_12,coment_12,,,,
13,name_13,coment_13,,,,
14,name_14,coment_14,,,,
15,name_15,coment_15,,,,
16,name_16,coment_16,,,,
17,name_17,coment_17,,,,
18,name_18,coment_18,,,,
19,name_19,coment_19,,,,
20,name_20,coment_20,,,,
21,name_21,coment_21,,,,

使用pandas读取文件内容如下：In [11]: data1 = pd.read_table('data.csv',sep=',')

In [12]: type(data1)
Out[12]: pandas.core.frame.DataFrame

In [13]: data1
Out[13]:
 index  name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6
0  1 name_01 coment_01   NaN   NaN   NaN   NaN
1  2 name_02 coment_02   NaN   NaN   NaN   NaN
2  3 name_03 coment_03   NaN   NaN   NaN   NaN
3  4 name_04 coment_04   NaN   NaN   NaN   NaN
4  5 name_05 coment_05   NaN   NaN   NaN   NaN
5  6 name_06 coment_06   NaN   NaN   NaN   NaN
6  7 name_07 coment_07   NaN   NaN   NaN   NaN
7  8 name_08 coment_08   NaN   NaN   NaN   NaN
8  9 name_09 coment_09   NaN   NaN   NaN   NaN
9  10 name_10 coment_10   NaN   NaN   NaN   NaN
10  11 name_11 coment_11   NaN   NaN   NaN   NaN
11  12 name_12 coment_12   NaN   NaN   NaN   NaN
12  13 name_13 coment_13   NaN   NaN   NaN   NaN
13  14 name_14 coment_14   NaN   NaN   NaN   NaN
14  15 name_15 coment_15   NaN   NaN   NaN   NaN
15  16 name_16 coment_16   NaN   NaN   NaN   NaN
16  17 name_17 coment_17   NaN   NaN   NaN   NaN
17  18 name_18 coment_18   NaN   NaN   NaN   NaN
18  19 name_19 coment_19   NaN   NaN   NaN   NaN
19  20 name_20 coment_20   NaN   NaN   NaN   NaN
20  21 name_21 coment_21   NaN   NaN   NaN   NaN

不过在几番尝试下来，发现这个分隔符缺省的时候倒是也能够读出数据。

In [16]: data2 = pd.read_table('data.csv')
In [17]: data2
Out[17]:
  index,name,comment,,,,
0 1,name_01,coment_01,,,,
1 2,name_02,coment_02,,,,
2 3,name_03,coment_03,,,,
3 4,name_04,coment_04,,,,
4 5,name_05,coment_05,,,,
5 6,name_06,coment_06,,,,
6 7,name_07,coment_07,,,,
7 8,name_08,coment_08,,,,
8 9,name_09,coment_09,,,,
9 10,name_10,coment_10,,,,
10 11,name_11,coment_11,,,,
11 12,name_12,coment_12,,,,
12 13,name_13,coment_13,,,,
13 14,name_14,coment_14,,,,
14 15,name_15,coment_15,,,,
15 16,name_16,coment_16,,,,
16 17,name_17,coment_17,,,,
17 18,name_18,coment_18,,,,
18 19,name_19,coment_19,,,,
19 20,name_20,coment_20,,,,
20 21,name_21,coment_21,,,,

不知道此功能对其他格式的数据的读取功能会不会有自动识别的功能，需要继续确认。

以上这篇使用pandas read_table读取csv文件的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法

    如下所示: # coding=utf-8 import pandas as pd # 读取csv文件 3列取名为 name,sex,births,后面参数格式为names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.txt", names=['name', 'sex', 'births']) print names1880 print names1880.groupby('sex').births.sum() 输出如下 最后一行是说按sex分组并计算bir

  • 基于Pandas读取csv文件Error的总结

    OSError:报错1 <span style="font-size:14px;">pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ (pandas\_libs\parsers.c:4209)() pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.TextReader._setup_parser_source (pandas\_libs\

  • 利用Pandas读取文件路径或文件名称包含中文的csv文件方法

    利用Pandas的read_csv函数导入数据文件时,若文件路径或文件名包含中文,会报错,无法导入: import pandas as pd df=pd.read_csv('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/账单.csv') 解决方法如下: import pandas as pd f=open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/账单.csv') df=pd.read_csv(f) 以上这篇利用Pandas读取文件路径或文件名称包含中文的csv文件方法就是小编

  • 解决pandas read_csv 读取中文列标题文件报错的问题

    从windows操作系统本地读取csv文件报错 data = pd.read_csv(path) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/arron/PycharmProjects/ML/ML/test.py", line 45, in <module> data = pd.read_csv(path) File "C:\Users\arron\AppData\Local\Continuum\Anacon

  • 使用实现pandas读取csv文件指定的前几行

    用于存储数据的csv文件有时候数据量是十分庞大的,然而我们有时候并不需要全部的数据,我们需要的可能仅仅是前面的几行. 这样就可以通过pandas中read_csv中指定行数读取的功能实现. 例如有data.csv文件,文件的内容如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv ,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04,co

  • 解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题

    如下: 数据文件: 上海机场 (sh600009) 24.11 3.58 东风汽车 (sh600006) 74.25 1.74 中国国贸 (sh600007) 26.38 2.66 包钢股份 (sh600010) 61.01 2.35 武钢股份 (sh600005) 75.85 1.3 浦发银行 (sh600000) 6.65 0.96 在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时, df=pd.read_csv(output_file,encoding='gb23

  • 使用pandas读取csv文件的指定列方法

    根据教程实现了读取csv文件前面的几行数据,一下就想到了是不是可以实现前面几列的数据.经过多番尝试总算试出来了一种方法. 之所以想实现读取前面的几列是因为我手头的一个csv文件恰好有后面几列没有可用数据,但是却一直存在着.原来的数据如下: GreydeMac-mini:chapter06 greyzhang$ cat data.csv 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04

  • 使用pandas read_table读取csv文件的方法

    read_csv是pandas中专门用于csv文件读取的功能,不过这并不是唯一的处理方式.pandas中还有读取表格的通用函数read_table. 接下来使用read_table功能作一下csv文件的读取尝试,使用此功能的时候需要指定文件中的内容分隔符. 查看csv文件的内容如下: In [10]: cat data.csv index,name,comment,,,, 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,come

  • 使用pandas生成/读取csv文件的方法实例

    使用pandas生成/读取csv文件的方法实例

    前言 csv是我接触的比较早的一种文件,比较好的是这种文件既能够以电子表格的形式查看又能够以文本的形式查看. 先引入pandas库 import pandas as pd 方法一: 1.我构造了一个cont_list,结构为列表嵌套字典,字典是每一个样本,类似于我们爬虫爬下来的数据的结构 2.利用pd.DataFrame方法先将数据转换成一个二维结构数据,如下方打印的内容所示,cloumns指定列表,列表必须是列表 3.to_csv方法可以直接保存csv文件,index=False表示csv文件

  • Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法

    PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i

  • python 使用pandas读取csv文件的方法

    目录 pandas读取csv文件的操作 1. 读取csv文件 在这里记录一下,python使用pandas读取文件的方法用到pandas库的read_csv函数 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Jan 24 16:48:32 2022 @author: zxy """ # 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.

  • 使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

    第一:pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二:如果存在日期格式数据,利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意:=号,这样在原始的数据框中,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes) 第四:方法一

  • 对pandas写入读取h5文件的方法详解

    1.引言 通过参考相关博客对hdf5格式简要介绍. hdf5在存储的是支持压缩,使用的方式是blosc,这个是速度最快的也是pandas默认支持的. 使用压缩可以提磁盘利用率,节省空间. 开启压缩也没有什么劣势,只会慢一点点. 压缩在小数据量的时候优势不明显,数据量大了才有优势. 同时发现hdf读取文件的时候只能是一次写,写的时候可以append,可以put,但是写完成了之后关闭文件,就不能再写了, 会覆盖. 另外,为什么单独说pandas,主要因为本人目前对于h5py这个包的理解不是很深入,不

  • pandas读取csv文件提示不存在的解决方法及原因分析

    一般情况是数据文件没有在当前路径,那么它是无法读取数据的.另外,如果路径名包含中文它也是无法读取的. (1)可以选择: import os os.getcwd() 获得当前的工作路径,把你的数据文件放在此路径上就可以了,就可以直接使用pd.read_csv("./_.csv") (2)可以选择: 使用os.chdir(path),path是你的那个数据文件路径 (3)可以选择: 不更改路径,直接调用df=pd.read_csv(U"文件存储的盘(如C盘) :/文件夹/文件名.

  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)

    数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

随机推荐