pandas 操作csv檔案

2022-06-28 09:42:12 字數 1615 閱讀 1719

一、讀csv檔案

import pandas as

pdread_df = pd.read_csv('

./a.csv

') # 結果為dataframe結構

下面來看常用引數:

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)

to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns,header,index)

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

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