Python处理CSV数据

从CSV(逗号分隔值)中读取数据是数据科学的基本必要条件，通常，无涯教程从各种来源获取数据，这些数据可以导出为CSV格式，以便其他系统可以使用。 Panadas库提供了一些函数，通过这些函数，可以完全或部分地读取选定的一组列和行的CSV文件。

输入CSV文件

csv文件是一个文本文件，其中列中的值用逗号分隔，让无涯教程考虑一下名为 input.csv 的文件中存在的以下数据。

您可以使用Windows记事本通过复制和粘贴此数据来创建此文件，使用记事本中的"另存为所有文件(*.*)"选项将文件另存为 input.csv 。

id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Tusar,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
5,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Rasmi,578,2013-05-21,IT
7,Learnfk,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance

读取CSV文件

pandas库的 read_csv 函数用于将CSV文件内容作为pandas DataFrame读取到python环境中，该函数可以通过使用正确的文件路径从OS读取文件。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
print (data)

   id    name  salary  start_date        dept
0   1    Rick  623.30  2012-01-01          IT
1   2     Dan  515.20  2013-09-23  Operations
2   3   Tusar  611.00  2014-11-15          IT
3   4    Ryan  729.00  2014-05-11          HR
4   5    Gary  843.25  2015-03-27     Finance
5   6   Rasmi  578.00  2013-05-21          IT
6   7  Learnfk  632.80  2013-07-30  Operations
7   8    Guru  722.50  2014-06-17     Finance

读取特定行

pandas库的 read_csv 函数还可用于读取给定列的某些特定行，使用下面的代码对read_csv函数的输出进行切片，该代码用于名为salary的列的前5行。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')

# Slice the result for first 5 rows
print (data[0:5]['salary'])

当执行上面的代码时，它将产生以下输出。

0    623.30
1    515.20
2    611.00
3    729.00
4    843.25
Name: salary, dtype: float64

读取特定列

pandas库的 read_csv 函数还可用于读取某些特定的列，为此，使用称为 .loc()的多轴索引方法，选择显示所有行的薪水和姓名列。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')

# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[:,['salary','name']])

当执行上面的代码时，它将产生以下输出。

   salary    name
0  623.30    Rick
1  515.20     Dan
2  611.00   Tusar
3  729.00    Ryan
4  843.25    Gary
5  578.00   Rasmi
6  632.80  Learnfk
7  722.50    Guru

读取特定列和行

pandas库的 read_csv 函数还可用于读取某些特定的列和特定的行，为此，使用称为 .loc()的多轴索引方法，无涯教程选择显示某些行的薪水和姓名列。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')

# 使用multi-axes 功能
print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])

当执行上面的代码时，它将产生以下输出。

   salary   name
1   515.2    Dan
3   729.0   Ryan
5   578.0  Rasmi

读取指定范围行

import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')

# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[2:6,['salary','name']])

当无涯教程执行上面的代码时，它将产生以下输出。

   salary    name
2  611.00   Tusar
3  729.00    Ryan
4  843.25    Gary
5  578.00   Rasmi
6  632.80  Learnfk