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pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入和輸出的方法詳解

 更新時間:2022年03月23日 16:40:46   作者:代碼和男人都搞不懂  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入和輸出的方法,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下,希望能夠給你帶來幫助

1.文本格式數(shù)據(jù)的讀寫

read_csv():從文件、URL或文件型對象讀取分隔好的數(shù)據(jù),逗號是默認(rèn)分隔符

read_table():從文件、URL或文件型對象讀取分隔好的數(shù)據(jù),制表符('\t')是默認(rèn)分隔符

Windows用戶打印文件的原始內(nèi)容

因為這個文件是逗號分隔的,我們可以使用read_csv將它讀入一個DataFrame:

也可以用read_table,并指定分隔符

 剛剛是文件包含表頭行的情況,但有的文件并不包含表頭行,比如

如果直接讀取的話,默認(rèn)將第一行作為表頭了,也就是默認(rèn)header=0,表示第一行為標(biāo)題行。

 有兩種方法改,

一是允許pandas自動分配默認(rèn)列名,

 二是自己指定列名。

 假設(shè)想要message列成為返回DataFrame的索引,可以指定位置4的列為索引,或?qū)?#39;message'傳給參數(shù)index_col:

 從多個列中形成一個分層索引

 解析函數(shù)有很多附加參數(shù)處理各種發(fā)生異常的文件格式,例如,可以使用skiprows來跳過第一行,第三行,第四行。

處理缺失值

通常情況下,缺失值要么不顯示(空字符串,要么用一些標(biāo)識值)

默認(rèn)情況下,pandas用一些常見的標(biāo)識,如NaN和NULL

na_values選項可以傳入一個列表或一組字符串來處理缺失值

在字典中,每列可以指定不同的缺失值標(biāo)識

 1.1 分塊讀入文本文件

如果只想讀取一小部分(避免讀取整個文件),可以指明nrows

 為了分塊讀入文件,可以指定chunksize作為每一塊的行數(shù)

 read_csv返回的TextParser對象允許根據(jù)chunksize遍歷文件,并對'a'列聚合獲得計數(shù)值

 1.2 將數(shù)據(jù)寫入文本格式

使用DataFrame的to_csv方法,可將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為逗號分隔的文件

 默認(rèn)若是沒有其他選項被指定的話,行和列的標(biāo)簽都會被寫入,不過二者也都可以禁止寫入

也可以僅僅寫入列的子集,并且按照選擇的順序?qū)懭?/p>

默認(rèn)缺失值在輸出時以空字符串出現(xiàn),可以用其他標(biāo)識值對缺失值進(jìn)行標(biāo)注

(寫入到sys.stdout時,控制臺中打印的文本結(jié)果)

默認(rèn)分隔符是逗號,可以用sep選項選擇分隔符

 Series也有to_csv方法

 不知道為啥最后寫入有,0這行????

總結(jié)

本篇文章就到這里了,希望能夠給你帶來幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!

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