极客教程Python Pandas Series.from_csv()
Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。
Pandas Series.from_csv()函数用于将csv文件读入一个系列。对于大多数一般用途，最好使用功能更强大的pandas.read_csv()。
语法: Series.from_csv(path, sep=’, ‘, parse_dates=True, header=None, index_col=0, encoding=None, infer_datetime_format=False)
参数:
path : string file path or file handle / StringIO
sep :字段分隔符
parse_dates :解析日期。与read_table的默认值不同
header：行作为标题（跳过前面的行）。
index_col : 用于索引的列。
encoding :一个字符串，代表在内容为非ascii时使用的编码。
infer_datetime_format : 如果True，并且parse_dates对某一列来说是True，则尝试根据第一个日期字符串来推断日期时间格式。
返回：系列
在这个例子中，我们使用了一个CSV文件。请点击这里下载
例子#1：使用Series.from_csv()函数将数据从给定的CSV文件中读入pandas系列。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Read the data into a series
sr = pd.Series.from_csv('nba.csv')
# Print the first 10 rows of series
print(sr.head(10))
输出 :
正如我们在输出中看到的，Series.from_csv()函数已经成功地将csv文件读成了一个pandas系列。
示例#2 : 使用Series.from_csv()函数将数据从给定的CSV文件中读入pandas系列。使用第一列作为系列对象的索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Read the data into a series
sr = pd.Series.from_csv('nba.csv', index_col = 1)
# Print the first 10 rows of series
print(sr.head(10))
输出 :
正如我们在输出中看到的，Series.from_csv()函数已经成功地将csv文件读成了一个pandas系列。