Python Pandas處理csv文件常用示例

更新時(shí)間：2023年12月05日 11:20:29 作者：Alkali！

Pandas是一個(gè)非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作python包,支持各種數(shù)據(jù)格式,包括CSV文件,本文就來介紹一下Python Pandas處理csv文件常用示例,感興趣的可以了解一下

常識(shí)

使用pandas.read_csv從csv文件中讀取數(shù)據(jù)，對(duì)于csv中缺失的空值，讀進(jìn)dataframe會(huì)自動(dòng)補(bǔ)為numpy.nan，且數(shù)據(jù)類型為float

操作

讀取csv文件，存儲(chǔ)為dataframe數(shù)據(jù)類型

df = pandas.read_csv(csv_path)

查看csv文件的dataframe的所有列字段名

print(df.columns)

按行遍歷dataframe

for row in df.itertuples():

可以用row.column_name訪問該行具體的列（column_name無需加引號(hào)）

刪除dataframe的指定整列數(shù)據(jù)

df = df.drop(['city', 'region', 'iso_country_code'], axis=1)
# 刪除列 'city', 'region', 'iso_country_code'
# 這里的刪除其實(shí)并沒有對(duì)df本身作出任何改變，而是將df進(jìn)行拷貝，將拷貝的副本進(jìn)行了列刪除操作，所以這里一定要賦值給一個(gè)新的df，僅僅用df.drop并不能改變df

根據(jù)某個(gè)字段的值的集合條件篩選出符合條件的目標(biāo)行，以構(gòu)成新dataframe

# 使用isin()方法篩選匹配的行
new_df = df[df['placekey'].isin(mht_poi_list)]
# 篩選出df中 placekey字段的值在列表mht_poi_list中的記錄行，以構(gòu)成一個(gè)新dataframe new_df
new_df = new_df.reset_index(drop=True)
# 經(jīng)過篩選而得到的dataframe索引很亂，不連續(xù)，這里的操作是在重排索引

往dataframe指定位置插入一整列

df.insert(loc=6, column='top_category_id', value=cate1_ids)
# loc 位置
# column 列名
# value 數(shù)據(jù)來源 （這里一般我習(xí)慣用list，要求list的長度要與dataframe的行數(shù)目一致）

將dataframe數(shù)據(jù)寫入csv文件

df.to_csv(csv_path, index=False)  # 不把行索引信息寫入csv文件
df.to_csv(csv_path, index=True)  # 把行索引信息寫入csv文件

使用list構(gòu)建dataframe

df = pandas.DataFrame(data, columns=['head', 'relation', 'tail'])
# data是一個(gè)list，data這個(gè)list里面的元素也是一個(gè)個(gè)list，每一個(gè)list表示一行數(shù)據(jù)
# columns 表示列名 
# data里面的list中的元素放置位置要與columns一致

到此這篇關(guān)于Python Pandas處理csv文件常用示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas處理csv內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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