从CSV读取数据(逗号分隔值)是数据科学的基本需求。 通常,我们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这些数据。 Panadas库提供了一些功能函数,我们可以使用该功能完整地读取CSV文件,也可以只读取选定的一组列和行。
csv文件是一个文本文件,其中列中的值由逗号分隔。假设有一个名称为 input.csv 的文件中的具有以下数据。
可以通过复制并粘贴这些数据,使用Windows记事本创建该文件。 使用记事本中的另存为全部文件(.)选项,并将该文件保存为: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,Pranab,632.8,2013-07-30,Operations 8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance
使用pandas库的read_csv
函数将CSV文件的内容作为pandas DataFrame读入python环境。 该功能可以通过使用适当的文件路径从操作系统中读取文件。如下实现代码 -
import pandas as pd data = pd.read_csv('path/input.csv') print (data)
当我们执行上面的代码时,它会产生以下结果。 请注意函数如何创建以零开头的附加列作为索引。
id name salary start_date dept Rick 623.30 2012-01-01 IT Dan 515.20 2013-09-23 Operations Tusar 611.00 2014-11-15 IT Ryan 729.00 2014-05-11 HR Gary 843.25 2015-03-27 Finance Rasmi 578.00 2013-05-21 IT Pranab 632.80 2013-07-30 Operations Guru 722.50 2014-06-17 Finance
熊猫库的read_csv
函数也可用于读取给定列的某些特定行。 我们使用下面显示的代码对read_csv
函数的结果进行分割,例如:salary
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'])
执行上面示例代码,得到以下结果 -
0 623.30 515.20 611.00 729.00 843.25 Name: salary, dtype: float64
Pandas库的read_csv
函数也可以用来读取一些特定的列。 为此,我们使用称为.loc()
的多轴索引方法。 选择显示salary
和nama
列的所有行。
import pandas as pd data = pd.read_csv('path/input.csv') # Use the multi-axes indexing funtion print (data.loc[:,['salary','name']])
当我们执行上面的代码时,它会产生以下结果。
salary name 623.30 Rick 515.20 Dan 611.00 Tusar 729.00 Ryan 843.25 Gary 578.00 Rasmi 632.80 Pranab 722.50 Guru
Pandas库的read_csv
函数也可以用来读取一些特定的列和特定的行。 为此,我们使用称为.loc()
的多轴索引方法。选择显示salary
和name
列的某些行。
import pandas as pd data = pd.read_csv('path/input.csv') # Use the multi-axes indexing funtion print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])
当我们执行上面的代码时,它会产生以下结果。
salary name 515.2 Dan 729.0 Ryan 578.0 Rasmi
Pandas库的read_csv
函数也可以用来读取一些特定的列和一系列的行。使用名称为.loc()
的多轴索引方法。选择显示sarlay
和name
列的某些行。
import pandas as pd data = pd.read_csv('path/input.csv') # Use the multi-axes indexing funtion print (data.loc[2:6,['salary','name']])
执行上面示例代码,得到以下结果 -
salary name 611.00 Tusar 729.00 Ryan 843.25 Gary 578.00 Rasmi 632.80 Pranab