CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式,被用户、商业和科学广泛应用。
Pandas 可以很方便的处理 CSV 文件,本文以 nba.csv 为例,你可以下载 nba.csv 或打开 nba.csv 查看。
**import** pandas **as** pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
**print**(df.to_string())
输出结果:
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary
0 Avery Bradley Boston Celtics 0.0 PG 25.0 6-2 180.0 Texas 7730337.0
1 Jae Crowder Boston Celtics 99.0 SF 25.0 6-6 235.0 Marquette 6796117.0
2 John Holland Boston Celtics 30.0 SG 27.0 6-5 205.0 Boston University NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics 28.0 SG 22.0 6-5 185.0 Georgia State 1148640.0
4 Jonas Jerebko Boston Celtics 8.0 PF 29.0 6-10 231.0 NaN 5000000.0
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ...
453 Shelvin Mack Utah Jazz 8.0 PG 26.0 6-3 203.0 Butler 2433333.0
454 Raul Neto Utah Jazz 25.0 PG 24.0 6-1 179.0 NaN 900000.0
455 Tibor Pleiss Utah Jazz 21.0 C 26.0 7-3 256.0 NaN 2900000.0
456 Jeff Withey Utah Jazz 24.0 C 26.0 7-0 231.0 Kansas 947276.0
457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
我们也可以使用 **to_csv()**方法将 DataFrame 存储为 csv 文件:
import pandas as pd
# 三个字段 name, site, age
nme = ["Google", "Runoob", "Taobao", "Wiki"]
st = ["www.google.com", "www.runoob.com", "www.taobao.com", "www.wikipedia.org"]
ag = [90, 40, 80, 98]
# 字典
dict = {'name': nme, 'site': st, 'age': ag}
df = pd.DataFrame(dict)
# 保存 dataframe
df.to_csv('site.csv')
执行成功后,我们打开 site.csv 文件,显示结果如下:
head( n ) 方法用于读取前面的 n 行,如果不填参数 n ,默认返回 5 行。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.head())
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.head(10))
tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行,如果不填参数 n ,默认返回 5 行,空行各个字段的值返回 NaN。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.tail())