Pandas 读取 CSV - Python

Pandas 是 Python 语言中的一个数据处理库，提供了快速便捷地处理结构化数据的方法。其中，Pandas 可以读取和写入的数据格式包括 CSV、Excel、SQL、JSON 等多种格式。

在本文中，我们将重点介绍如何使用 Pandas 读取 CSV 格式的数据。

读取 CSV 文件

使用 Pandas 读取 CSV 文件非常简单，只需要使用 read_csv() 函数即可。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取 CSV 文件

使用 read_csv() 函数读取 CSV 文件，将文件路径作为参数传入即可。

df = pd.read_csv('data.csv')

其中，df 是一个 Pandas 的 DataFrame 对象，代表整个 CSV 文件中的数据。

可选参数：

• sep：指定分隔符，默认为逗号 ,
• header：指定行数作为列名（即表头），默认为 0，即第一行作为列名
• index_col：指定索引列，通常为第一列
• usecols：仅读取部分行，指定读取的列
• dtype：指定每列数据的类型
• na_values：指定在 CSV 中哪些值为缺失值

示例

假设我们有以下的 CSV 文件 data.csv，代表了五名学生的成绩：

name,math,english,science
Alice,80,95,86
Bob,82,90,69
Charlie,73,86,83
David,68,90,70
Eva,84,97,77

使用 Pandas 读取该 CSV 文件的示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

print(df)

输出为：

       name  math  english  science
0     Alice    80       95       86
1       Bob    82       90       69
2   Charlie    73       86       83
3     David    68       90       70
4       Eva    84       97       77

参考文献

• Pandas Documentation - Reading CSV files