栏目分类:
子分类:
返回
名师互学网用户登录
快速导航关闭
当前搜索
当前分类
子分类
实用工具
热门搜索
名师互学网 > IT > 软件开发 > 后端开发 > Python

Pandas文件读入

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

Pandas文件读入

一、文件的读取和写入

1.文件读取

df = pd.read_csv(‘my_csv.csv’) #默认可以读取以逗号为分隔符的数据,如csv

df = pd.read_table(‘my_table.txt’)#默认可以读取以空格或者制表符为分隔符的数据,如txt,xls
df = pd.read_excel(‘my_excel.xlsx’)#可以读取xlsx为后缀的文件

参数(共用)

header = None #第一行是否作为列名

index_col = ‘col1’ #设置索引-单列

index_col = [‘col1’,’col2’]#设置索引-多列

usecols = [‘col1’]#读取列的集合

parse_dates#转换为时间的列

nrows=2#读取的行数,此处为2行

sep =分割参数,可以选择分割符号类型,至此所有读取都可以互相转换。‘||||’为||||,’t‘为制表符

#tsv文件是以制表符作为分隔符

2.文件写入

df_csv.to_csv(‘my_csv.csv’,index = False)

df_excel.to_excel(‘my_excel.xlsx’)

df_txt.to_csv(‘my_txt.txt’,sep=’t’,index=False)#读取txt文件,关键在sep=‘t’

参数(共用)

index =False#是否保留索引

sep用途和上面一样

3.特性

df = df[‘col1’]#单括号,格式为Series

df = df[[‘col1’,’col2’]]#双括号,格式为dataframe

转载请注明:文章转载自 www.mshxw.com
本文地址:https://www.mshxw.com/it/882952.html
我们一直用心在做
关于我们 文章归档 网站地图 联系我们

版权所有 (c)2021-2022 MSHXW.COM

ICP备案号:晋ICP备2021003244-6号