CSV文件是一种纯文本文件,可以使用任何文本编辑器进行编辑,它支持追加模式,节省内存开销。因为csv文件具有诸多的优点,所以在很多时候会将数据保存到csv文件中Pandas中提供了read_csv()函数与to_csv()方法,分别用于读取CSV文件和写入CSV文件,关于他们的具体介绍如下: 1.通过to_csv()方法将数据写入CSV文件:to_csv(path_or_buf=None,sep=',’,na_rep='',float_format=None,columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w’,encoding=None,compression=None,quoting=None,quotechar='“”',line_terminator='\n',chunksize=None,tuplesize_cols=None,date_format=None,doublequote=True,escapechar=None,decimal='.')
如果指定的路径下文件不存在,则会创建一个文件来保存数据;如果文件已经存在,则会将文件中的内容进行覆盖接下来,通过一段代码来演示将DataFrame对象中的数据写入到CSV文件中:2.通过read_csv()函数读取CSV文件的数据;read_csv()函数的作用是将CSV文件的数据读取出来,并转换成DataFrame对象。read_csv()函数的语法:read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,perfix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None...) 上述函数中常用参数表示的含义如下:
//指定的行数如果在中间行,上面的行不要,拿它下面的行作为数据,自己做为列名,反正处于它下面的才会要
接下来,使用read_csv()函数将文件读取出来:#read_table()和 read_csv()的区别在于使用的分隔符不同,前面为',',后面为'\t' header参数用法:index_col参数的用法: |
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