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怎么在Python中利用pandas处理CSV文件-创新互联

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Pandas读取本地CSV文件并设置Dataframe(数据格式)

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ') #filename可以直接从盘符开始,标明每一级的文件夹直到csv文件,header=None表示头部为空,sep=' '表示数据间使用空格作为分隔符,如果分隔符是逗号,只需换成 ‘,'即可。
print df.head()
print df.tail()
#作为示例,输出CSV文件的前5行和最后5行,这是pandas默认的输出5行,可以根据需要自己设定输出几行的值

怎么在Python中利用pandas处理CSV文件

数据读取示例

图片中显示了我本地数据的前5行与最后5行,最前面一列没有标号的是行号,数据一共有13列,标号从0到12,一行显示不完全,在第9列以后换了行,并且用反斜杠“\”标注了出来。

2017年4月28日更新

使用pandas直接读取本地的csv文件后,csv文件的列索引默认为从0开始的数字,重定义列索引的语句如下:

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ',names=["week",'month','date','time','year','name1','freq1','name2','freq2','name3','data1','name4','data2'])
print df

此时打印出的文件信息如下,列索引已经被重命名:

怎么在Python中利用pandas处理CSV文件

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网页标题:怎么在Python中利用pandas处理CSV文件-创新互联
新闻来源:http://cdkjz.cn/article/dhcseh.html
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