Python Pandas IO工具
Pandas I/O API 是一组顶级读取函数,可以像 pd.read_csv() 一样访问,通常返回一个Pandas对象。
读取文本文件(或平面文件)的两个核心函数是 read_csv() 和 read_table() 。它们都使用相同的解析代码,智能地将表格数据转换为 DataFrame 对象 –
这是 csv 文件的数据样式如下:
将此数据保存为 temp.csv 并对其进行操作。
将下面的英文翻译成中文,不解释,保留HTML格式:
将这些数据保存为 temp.csv 并对其进行操作。
读取csv
读取csv 从csv文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。
其 输出 如下:
自定义索引
这指定了在csv文件中使用 index_col 来自定义索引的列。
它的 输出 如下所示 −
转换器
列的 dtype 可以作为一个字典传递。
它的 输出 如下所示 −
默认情况下,Salary列的 dtype 是 int ,但结果显示为 float ,因为我们已经明确地将类型转换为float。
因此,数据看起来像是浮点数 –
header_names
使用names参数指定头部的名称。
它的 输出 如下:
观察一下,头部名称已附加上自定义名称,但文件中的头部并未删除。现在,我们使用header参数来删除它。
如果头部不在第一行,而在其他行中,将行号传递给header参数。这将跳过之前的行。
其 输出 如下所示−
跳过行数
skiprows跳过指定的行数。
它的 输出 如下所示 −