在《Python Pandas读取文件》中，我们讲解了多种用 Pandas 读写文件的方法。本节我们讲解如何应用这些方法 。

我们知道，文件的读写操作属于计算机的 IO 操作，Pandas IO 操作提供了一些读取器函数，比如 pd.read_csv()、pd.read_json 等，它们都返回一个 Pandas 对象。

在 Pandas 中用于读取文本的函数有两个，分别是： read_csv() 和 read_table() ，它们能够自动地将表格数据转换为 DataFrame 对象。其中 read_csv 的语法格式，如下：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer',names=None, index_col=None, usecols=None)

下面，新建一个 txt 文件，并添加以下数据：

ID,Name,Age,City,Salary
1,Jack,28,Beijing,22000
2,Lida,32,Shanghai,19000
3,John,43,Shenzhen,12000
4,Helen,38,Hengshui,3500

将 txt 文件另存为 person.csv 文件格式，直接修改文件扩展名即可。接下来，对此文件进行操作。

read_csv()

read_csv() 表示从 CSV 文件中读取数据，并创建 DataFrame 对象。

import pandas as pd
#需要注意文件的路径
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv")
print (df)

输出结果：

   ID   Name  Age      City  Salary
0   1   Jack   28   Beijing   22000
1   2   Lida   32  Shanghai   19000
2   3   John   43  Shenzhen   12000
3   4  Helen   38  Hengshui    3500

1) 自定义索引

在 CSV 文件中指定了一个列，然后使用index_col可以实现自定义索引。

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",index_col=['ID'])
print(df)

输出结果：

     Name  Age      City  Salary
ID                             
1    Jack   28   Beijing   22000
2    Lida   32  Shanghai   19000
3    John   43  Shenzhen   12000
4   Helen   38  Hengshui    3500

2) 查看每一列的dtype

import pandas as pd
#转换salary为float类型
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",dtype={'Salary':np.float64})
print(df.dtypes)

输出结果：

ID          int64
Name       object
Age         int64
City       object
Salary    float64
dtype: object

注意：默认情况下，Salary 列的 dtype 是 int 类型，但结果显示其为 float 类型，因为我们已经在上述代码中做了类型转换。

3) 更改文件标头名

使用 names 参数可以指定头文件的名称。

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",names=['a','b','c','d','e'])
print(df)

输出结果：

    a      b    c         d       e
0  ID   Name  Age      City  Salary
1   1   Jack   28   Beijing   22000
2   2   Lida   32  Shanghai   19000
3   3   John   43  Shenzhen   12000
4   4  Helen   38  Hengshui    3500

注意：文件标头名是附加的自定义名称，但是您会发现，原来的标头名（列标签名）并没有被删除，此时您可以使用header参数来删除它。

通过传递标头所在行号实现删除，如下所示：

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",names=['a','b','c','d','e'],header=0)
print(df)

输出结果：

   a      b   c         d      e
0  1   Jack  28   Beijing  22000
1  2   Lida  32  Shanghai  19000
2  3   John  43  Shenzhen  12000
3  4  Helen  38  Hengshui   3500

假如原标头名并没有定义在第一行，您也可以传递相应的行号来删除它。

4) 跳过指定的行数

skiprows参数表示跳过指定的行数。

import pandas as pd
df=pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/person.csv",skiprows=2)
print(df)

输出结果：

   2   Lida  32  Shanghai  19000
0  3   John  43  Shenzhen  12000
1  4  Helen  38  Hengshui   3500

注意：包含标头所在行。

to_csv()

Pandas 提供的 to_csv() 函数用于将 DataFrame 转换为 CSV 数据。如果想要把 CSV 数据写入文件，只需向函数传递一个文件对象即可。否则，CSV 数据将以字符串格式返回。

下面看一组简单的示例：

import pandas as pd 
data = {'Name': ['Smith', 'Parker'], 'ID': [101, 102], 'Language': ['Python', 'JavaScript']} 
info = pd.DataFrame(data) 
print('DataFrame Values:\n', info) 
#转换为csv数据
csv_data = info.to_csv() 
print('\nCSV String Values:\n', csv_data)  

输出结果：

DataFrame:
      Name   ID    Language
0   Smith  101      Python
1  Parker  102  JavaScript

csv数据:
,Name,ID,Language
0,Smith,101,Python
1,Parker,102,JavaScript

指定 CSV 文件输出时的分隔符，并将其保存在 pandas.csv 文件中，代码如下：

import pandas as pd
#注意：pd.NaT表示null缺失数据
data = {'Name': ['Smith', 'Parker'], 'ID': [101, pd.NaT], 'Language': ['Python', 'JavaScript']}
info = pd.DataFrame(data)
csv_data = info.to_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/pandas.csv",sep='|')

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/17335.html