Pandas 03 檔案讀和儲存

詳解pandas檔案讀寫和儲存

2、快速瀏覽讀入的資料

3、pandas.dataframe.to_csv寫入檔案

4、參考資料 

pandas能處理多種**資料型別：詳細見

data1 name2 age3

data name age

2018-6-16 李 20

2018-6-13 佳 22

2018-6-16 楊 3

2018-6-11 靜 10

2018-6-12 海 29

2018-6-11 貝 51

2018-6-12 cao 36

2018-6-11 liu 28

2018-6-12 君 7

2018-6-12 琪1 31

import numpy as np

import matplotlib
import pandas as pd
data = pd.read_csv('./pd_io.txt', sep='\t',header=1, encoding='utf-8',na_filter=true, nrows=500, na_values='cao')
##引數介紹
#sep，設定檔案每行內容的分隔符，此處設定為table分割；
#header，設定列標籤，預設設定第一行為標籤名，即header=0,此處設定第二行為列標籤；
#encoding，檔案編碼方式；
#na_filter,對於空值要不要當做預設值（nan）處理，預設為true；
#nrows，指定讀取前多少行，預設讀取所有行
#na_values，指定某個值為預設值，pandas.dataframe預設的預設值為：
'''nan: 『』, 『#n/a』, 『#n/a n/a』, 『#na』, 『-1.#ind』, 『-1.#qnan』, 
『-nan』, 『-nan』, 『1.#ind』, 『1.#qnan』, 『』, 『n/a』, 『na』, 
『null』, 『nan』, 『n/a』, 『nan』, 『null』.'''

in [81]:data#檢視讀入的檔案資料

當讀入的檔案比較大時：info|head|tail|dtypes方法快速瀏覽資料。

data.info#info檢視檔案的基本資訊

rangeindex: 10 entries, 0 to 9#index內容

data columns (total 3 columns):#列標籤內容

data    9 non-null object#data#每一列資料簡要介紹

name    9 non-null object#

age     10 non-null int64

dtypes: int64(1), object(2)#資料型別

memory usage: 320.0+ bytes#記憶體使用情況

data.dtypes#dtypes檢視檔案的資料型別

data.to_csv("pd_out.txt", sep='\t',header=0, index=0, na_rep='這裡是nan值老鐵', float_format='%.3f', columns=['data','name'])

#引數含義
#sep，預設為逗號，這裡設定為table；
#header，是否保留列名，預設值為1保留，此處設定為0不保留；
#index，是否保留行索引，預設為1保留，此處設定為0不保留；
#na_rep，預設值nan是否替換，預設為空（''）；
#float_format，浮點型資料設定保留小數字數，這裡設定保留三位小數；
#columns，設定要儲存的列，傳入型別為列表，這裡設定保留兩列；

2018-6-16 李

2018-6-13 佳

2018-6-16 楊

2018-6-11 靜

2018-6-12 海

2018-6-11 貝

2018-6-12 這裡是nan值老鐵

2018-6-11 liu

2018-6-12 君

這裡是nan值老鐵 琪1

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