使用CSV文件创建一个数据框架

CSV文件是 “逗号分隔的数值“，这些数值由逗号分隔，这个文件可以像Excel文件一样查看。在Python中，Pandas是数据科学中最重要的库。我们在分析数据时需要处理巨大的数据集，通常可以得到CSV文件格式的数据。使用CSV文件创建一个pandas数据框架可以通过多种方式实现。
注意：从这里获得以下例子中使用的csv文件。
方法#1：使用read_csv()方法。

read_csv()是一个重要的pandas函数，用于读取csv文件并对其进行操作。
示例 :

# Python program to illustrate
# creating a data frame using CSV files
 
# import pandas module
import pandas as pd
 
# creating a data frame
df = pd.read_csv("CardioGoodFitness.csv")
print(df.head())

输出 :

方法二：使用read_table()方法。

read_table()是另一个重要的pandas函数，用于读取csv文件并从中创建数据框架。
示例 :

# Python program to illustrate
# creating a data frame using CSV files
 
# import pandas module
import pandas as pd
 
# creating a data frame
df = pd.read_table("CardioGoodFitness.csv", delimiter =", ")
print(df.head())

输出 :

方法三：使用csv模块。

人们可以使用csv模块直接导入csv文件，然后使用该csv文件创建一个数据框架。
示例 :

# Python program to illustrate
# creating a data frame using CSV files
 
# import pandas module
import pandas as pd
# import csv module
import csv
 
with open("CardioGoodFitness.csv") as csv_file:
    # read the csv file
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
 
    # now we can use this csv files into the pandas
    df = pd.DataFrame([csv_reader], index = None)
 
# iterating values of first column
for val in list(df[1]):
    print(val)

输出 :

['TM195', '18', 'Male', '14', 'Single', '3', '4', '29562', '112']