Python使用pandas导入csv文件内容的示例代码

目录
  • 使用pandas导入csv文件内容
    • 1. 默认导入
    • 2. 指定分隔符
    • 3. 指定读取行数
    • 4. 指定编码格式
    • 5. 列标题与数据对齐

使用pandas导入csv文件内容

1. 默认导入

在Python中导入.csv文件用的方法是read_csv()。

使用read_csv()进行导入时，指定文件名即可

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv')
print(df)

2. 指定分隔符

read_csv()默认文件中的数据都是以逗号分开的，但是有的文件不是用逗号分开的，这个时候就需要人为指定分隔符号，否则就会报错。

分隔符通过sep参数指定。常见的分隔符除了逗号，还有空格以及制表符(\t)等

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',')
print(df)

3. 指定读取行数

假设现在有一个几百兆的文件，你想了解一下这个文件里有哪些数据，那么这个时候你就没必要把全部数据都导入，你只要看到前面几行即可，因此只要设置 nrows参数即可。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',', nrows=2)
print(df)

4. 指定编码格式

每个文件都是有编码格式的，常用的编码格式有utf-8和gbk等。有的时候两个文件看起来一样，它们的文件名一样，格式也一样，但如果它们的编码格式不一样，也是不一样的文件，比如当你把一个Excel文件另存为保存时会出现两个选项，虽然都是.csv文件，但是这两种格式代表两种不同的文件

Python用得比较多的两种编码格式是UTF-8和gbk，默认编码格式是UTF-8。我们要根据导入文件本身的编码格式进行设置，通过设置参数encoding来设置导入的编码格式。

如果我们不指定encoding参数, 默认是使用utf-8编码格式。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',', nrows=3, encoding='utf-8')
print(df)

如果是CSV(逗号分隔) (*.csv)格式的文件，那么在导入的时候就需要把编码格式更改为gbk，如果使用UTF-8就会报错。

5. 列标题与数据对齐

因为我们的表格中有中文，中文占用的字符和英文、数字占用的字符不一样，因此需要调用pd.set_option()使表格对齐显示。如果你是使用 Jupyter 来运行代码的，Jupyter 会自动渲染出一个表格，则无需这个设置。

import pandas as pd
#处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
#无法对齐主要是因为列标题是中文
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',', nrows=3, encoding='utf-8')
print(df)

对齐后的效果：

到此这篇关于Python使用pandas导入csv文件内容的文章就介绍到这了,更多相关Python导入csv文件内容内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 解决Python中pandas读取*.csv文件出现编码问题

    1.问题 在使用Python中pandas读取csv文件时,由于文件编码格式出现以下问题: Traceback (most recent call last): File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1134, in pandas._libs.parsers.TextReader._convert_tokens File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 1240, in pandas._libs

  • 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 Pandas读写txt和csv文件的方法详解

    Python Pandas读写txt和csv文件的方法详解

    目录 一.文本文件 1. read_csv() 2. to_csv() 一.文本文件 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 1. read_csv() 格式代码: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False

  • python读写数据读写csv文件(pandas用法)

    python读写数据读写csv文件(pandas用法)

    python中数据处理是比较方便的,经常用的就是读写文件,提取数据等,本博客主要介绍其中的一些用法.Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 一.pandas读取csv文件 数据处理过程中csv文件用的比较多. import pandas as pd data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv') 下面看一下pd.read_csv常用的参数: panda

  • python pandas 解析(读取、写入)CSV 文件的操作方法

    目录 1. 使用 pandas 读取 CSV 文件 2. 使用 pandas 写入 CSV 文件 1. 使用 pandas 读取 CSV 文件 原始数据包含了公司员工的数据: Name Hire Date Salary Sick Days remaining Graham Chapman 03/15/14 50000.00 10 John Cleese 06/01/15 65000.00 8 Eric Idle 05/12/14 45000.00 10 Terry Jones 11/01/13

  • 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.

  • Python使用pandas导入csv文件内容的示例代码

    目录 使用pandas导入csv文件内容 1. 默认导入 2. 指定分隔符 3. 指定读取行数 4. 指定编码格式 5. 列标题与数据对齐 使用pandas导入csv文件内容 1. 默认导入 在Python中导入.csv文件用的方法是read_csv(). 使用read_csv()进行导入时,指定文件名即可 import pandas as pd df = pd.read_csv(r'G:\test.csv') print(df) 2. 指定分隔符 read_csv()默认文件中的数据都是以逗号

  • ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    ​python中pandas读取csv文件​时如何省去csv.reader()操作指定列步骤

    优点: 方便,有专门支持读取csv文件的pd.read_csv()函数. 将csv转换成二维列表形式 支持通过列名查找特定列. 相比csv库,事半功倍 1.读取csv文件 import pandas as pd   file="c:\data\test.csv" csvPD=pd.read_csv(file)   df = pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk') #指定编码     read_csv()方法参数介绍 filepath_or_buf

  • Python使用Pandas对csv文件进行数据处理的方法

    今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛逼了!记录一下这次数据处理的过程: 使用

  • Python使用pandas处理CSV文件的实例讲解

    Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理,尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块,功能十分强大. CSV(Comma-Separated Values)格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据,这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理,而且Excel表格处理的数据量十分有限,而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了. 我用到的是自己用其他硬件工具抓取得数据,硬件环境是在Linux平台上搭建的,当时数据是在运行脚本后直接输出在termin

  • Python批量解压&压缩文件夹的示例代码

    Python批量解压&压缩文件夹的示例代码

    目录 一.python批量解压 二.python批量压缩 一.python批量解压 提示:如果是重要数据解压前请先备份,解压后会覆盖原压缩文件!! 解压前: 解压后:文件名为英文: 文件名中包含中文: 代码如下 import os import shutil import zipfile # 首先引入需要的工具包 # shutil为后期移动文件所需,可以忽略此项 # 路径改这里! #parent_path = r'输入路径,会解压该路径下的所有zip压缩文件' parent_path = r'E

  • Pandas读写CSV文件的方法示例

    读csv 使用pandas读取 import pandas as pd import csv if name == '__main__': # header=0--表示csv文件的第一行默认为dataframe数据的行名称, # index_col=0--表示使用第0列作为dataframe的行索引, # squeeze=True--表示如果文件只包含一列,则返回一个序列. file_dataframe = pd.read_csv('../datasets/data_new_2/csv_file

  • 使用Python pandas读取CSV文件应该注意什么?

    使用Python pandas读取CSV文件应该注意什么?

    示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3,周娟,女,1998-03-25,合肥,护士,音乐,跑步 4,赵盈盈,Female,2001-6-32,,学生,画画 5,郑强强,男,1991-03-05,南京(nanjing),律师,历史-政治 如果一切正常的话,在Jupyter Notebook 中应该显示以下内容:

  • Python pandas读取CSV文件的注意事项（适合新手）

    Python pandas读取CSV文件的注意事项（适合新手）

    目录 前言 示例文件 文件编码 空值 日期错误 函数映射 方法1:直接使用labmda表达式 方法二:使用自定义函数 方法三:使用数值字典映射 总结 前言 本文是给使用pandas的新手而写,主要列出一些常见的问题,根据笔者所踩过的坑,进行归纳总结,希望对读者有所帮助. 示例文件 将以下内容保存为文件 people.csv. id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好 1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球 2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋 3

随机推荐