Python| Pandas Series.from_csv()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.from_csv()函数用于将 csv 文件读入系列。对于大多数通用目的，最好使用更强大的pandas.read_csv() 。

Syntax: Series.from_csv(path, sep=’, ‘, parse_dates=True, header=None, index_col=0, encoding=None, infer_datetime_format=False)

Parameter :
path : string file path or file handle / StringIO
sep : Field delimiter
parse_dates : Parse dates. Different default from read_table
header : Row to use as header (skip prior rows)
index_col : Column to use for index
encoding : a string representing the encoding to use if the contents are non-ascii
infer_datetime_format : If True and parse_dates is True for a column, try to infer the datetime format based on the first datetime string

Returns : Series

编程需要懂一点英语

对于此示例，我们使用了 CSV 文件。下载请点击这里

示例 #1：使用Series.from_csv()函数将给定 CSV 文件中的数据读入 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()函数已成功将 csv 文件读入 pandas 系列。示例 #2：使用Series.from_csv()函数将给定 CSV 文件中的数据读入 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()函数已成功将 csv 文件读入 pandas 系列。