pandas 操作csv檔案

一、讀csv檔案

import pandas as

pdread_df = pd.read_csv('
./a.csv
') # 結果為dataframe結構

1.filepath_or_buffer:（這是唯一乙個必須有的引數，其它都是按需求選用的）

檔案所在處的路徑

2.sep：

指定分隔符，預設為逗號','

3.delimiter: str, default none

定界符，備選分隔符（如果指定該引數，則sep引數失效）

4.header：int or list of ints, default 『infer』

指定哪一行作為表頭。預設設定為0（即第一行作為表頭），如果沒有表頭的話，要修改引數，設定header=none

5.names：

指定列的名稱，用列表表示。一般我們沒有表頭，即header=none時，這個用來新增列名就很有用啦！

6.index_col:

指定哪一列資料作為行索引，可以是一列，也可以多列。多列的話，會看到乙個分層索引

7.prefix:

給列名新增字首。如prefix="x",會出來"x1"、"x2"、"x3"醬紙

8.nrows: int, default none

需要讀取的行數（從檔案頭開始算起）

二、寫入csv檔案

import

pandas as pd
base_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__
)))data = 
df =pd.dataframe(data)
df.to_csv(f
'/words_csv.csv
', mode='
a', index=false, header=false)

引數解析：

1.path_or_buf：字串，放檔名、相對路徑、檔案流等；

2.sep：字串，分隔符，跟read_csv()的乙個意思

3.na_rep：字串，將nan轉換為特定值

4.columns：列表，指定哪些列寫進去

5.header：預設header=0，如果沒有表頭，設定header=none，表示我沒有表頭呀！

6.index：關於索引的，預設true,寫入索引

pandas讀取csv檔案的操作

1.讀取csv檔案 import pandas as pd import numpy as np 讀取整個csv檔案 csv data pd.read csv stock day.csv 讀取指定列索引欄位的資料 csv data pd.read csv stock day.csv usecols ...

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...

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