1 pandas—csv檔案讀取
pandas讀取csv檔案的方式比較簡單，使用的是read_csv的介面函式，首先我們來看該函式的常見引數
filepath_or_buffer：首先是檔案路徑引數，這個引數所指向的檔案url的形式，url指向的可以是http,ftp,s3，csv等等型別的檔案。其中最為常見的就是csv檔案。
sep：csv檔案中的分割符，這個引數的作用在於如何來分割csv檔案中的不同的列，如果不進行設定，c語言後台程式不能夠自動的檢測到分割符，此時會使用python內建的嗅探方法csv.sniffer來進行判斷。這裡需要注意的是，長度超過1個位元組分，並且不同於』\s+'的分隔符，會被內部解析成正規表示式，正規表示式容易忽略引用資料。(轉義字元的應用)，例如"\r\t"來增加轉義字元。reed_csv方法預設的分隔符為逗號head 該引數的形式為乙個int 或者乙個元素為int的list，預設值為』infer』，該引數的作用是用來確定當前csv檔案的各個列的列明，這個很好理解，常規的csv檔案的第0行一般是各個列的列名稱。當選擇預設或者head=0的時候，此時確定檔案中的第1行行資料(如果設定skip_blank_lines=true，這裡將忽略空行和注釋行的)是各個列的列名稱。如果head=none，此時列名稱是後面引數傳入的，也就是當前檔案中不包括列的名稱。這裡需要注意的是，我們可以傳入乙個列序號組成的list來作為實參，當對於沒有被出入的列的序號，在讀取的時候將會跳過。
name：各個列的名稱的list，如果檔案中部包含列的名稱，也就是head引數被設定為了none，此時需要我們通過該引數自己傳入列的名稱的list。
index_col引數，輸入型別可以是int，str，str/int的序列等等。預設引數為none，這個引數指明了當前csv的所有列。如果傳入的是乙個序列，那麼代表使用的是多級索引。注意：當設定該引數為false的時候，pandas不在使用首列來作為索引列。這種方式的使用情景是csv檔案每行下面都有乙個分隔符。
usecols：引數形式是乙個list或者callable，預設為none，這個引數的作用是用於選擇指定的列，返回的結果是按照給定列名稱而生成的子集。如果給定是乙個list的形式，那麼list中的元素應該是代表列的序號或者列的名稱。在傳入的時候，可以list中的元素順序。如果傳入的是callable的方式，可以根據傳入的函式，來根據列來進行計算。返回的是呼叫函式的結果為true的名稱子集。
mangle_dupe_cols：引數形式為true或者false，預設值為true，這個引數的主要的作用當列名有重複的時候，將重複的列名解析成x.1,x.2的形式。
dtype：引數為某一列或者全部的資料的型別名稱，形式為名稱字串或者dict(「列名」：「資料型別名稱」)。
read_csv的引數比較多，這裡只介紹比較常用的引數，有興趣的讀者可以參考官方文件，下面我們來實現乙個讀取例項：
首先，給出檔案的格式：
這裡，資料的第二列是空列，所以我選擇的是傳入usecols引數來確定需要的列。
讀取之後的結果為：
2 資料處理
def
getdata
(filepath)
: data = pandas.read_csv(filepath,usecols=[0
,1,3
,4,5
])cols =
list
(data.columns)
#獲取列資料
# 分別對每一列資料進行抽取，整理成dict的形式
result_dict =
for key in cols:
# 這裡將所有的id值-500
if key ==
'id'
: temp =
[item-
500for item in data[key]
] result_dict[key]
= temp
else
: result_dict[key]
=list
(data[key]
)return result_dict
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