import csv
import numpy as np
import pandas as pd
data_path =
'test.csv'
# 檔案路徑
# 讀csv
data = pd.read_csv(data_path)
print
('返回資料格式：'
,type
(data)
)col_labels = np.array(data.columns)
# labels
print
('==> labels of cols:'
, col_labels)
values = np.array(data.values)
# values
print
('==> values:'
, values)
shape = data.shape # shape
print
('==> shape：'
, shape)
size = data.size # size
print
('==> size:'
, size)
ndim = data.ndim # ndim
print
('==> ndim:'
, ndim)
axes = data.axes # axes
print
('==> axes'
, axes)
# 使用索引獲取該列的所有值
# 返回資料格式為 pandas.core.series.series
names = data[
'name'
]print
('==> names:'
, names)
# print()
print
('===> original data:'
)data
返回資料格式： ==> labels of cols: ['name' '***' 'age' 'score']
==> values: [['tom' 'man' 20 220]
['jim' 'man' 22 225]
['mary' 'woman' 24 205]]
==> shape： (3, 4)
==> size: 12
==> ndim: 2
==> axes [rangeindex(start=0, stop=3, step=1), index(['name', '***', 'age', 'score'], dtype='object')]
==> names: 0 tom
1 jim
2 mary
name: name, dtype: object
===> original data:
name
***age
score
0tom
man20
2201
jimman
22225
2mary
woman
24205
# 增加列
id= pd.series(
['12138'
,'12139'
,'12140'
], name=
'id'
)new_data = data.join(
id)
new_data
name
***age
scoreid0
tomman
20220
12138
1jim
man22
22512139
2mary
woman
24205
12140
# 增加行
defadd_element
(attr, val)
: temp = attr.to_list(
)return pd.series(temp, name=attr.name)
defadd_row
(old_data, values)
: index = old_data.columns.to_list(
) temp =
for i in
range
(len
(index)):
], values[i]))
new_data = pd.dataframe(temp)
return new_data.t
new_data = add_row(new_data,
['jane'
,'woman',20
,236
,'12141'])
new_data
name
***age
scoreid0
tomman
20220
12138
1jim
man22
22512139
2mary
woman
24205
12140
3jane
woman
20236
12141
new_data_2 = new_data.drop(
'id'
, axis=1)
new_data_2
name
***age
score
0tom
man20
2201
jimman
22225
2mary
woman
24205
3jane
woman
20236
new_data_3 = new_data.drop([1
,2], axis=0)
new_data_3
name
***age
scoreid0
tomman
20220
12138
3jane
woman
20236
12141
# 修改值
new_data[
'score'][
0]=300
new_data[
'name'][
0]='tim'
new_data
name
***age
scoreid0
timman
20300
12138
1jim
man22
22512139
2mary
woman
24205
12140
3jane
woman
20236
12141
# 寫入新檔案
new_data.to_csv(
'new_test.csv'
)
pandas處理csv檔案
機器學習離不開資料，資料分析離不開pandas。首先，我們拿到乙個excel表，我們將之另存為csv檔案。因為檔案是實驗室的資源，我就不分享了。首先是檔案讀取 def load csv filename data pd.read csv filename data data.drop data.co...
Python使用pandas處理CSV檔案
python中有許多方便的庫可以用來進行資料處理，尤其是numpy和pandas,再搭配matplot畫圖專用模組，功能十分強大。csv comma separated values 格式的檔案是指以純文字形式儲存的 資料，這意味著不能簡單的使用excel 工具進行處理，而且excel 處理的資料量...
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