在 Pandas 中,数据的保存和读取是非常常见的操作,以文件形式保存的数据可以方便数据的长时间存取和归档
【保存为csv文件】
使用 to_csv() 方法可以将DataFrame 保存为csv文件
import pandas as pd
import numpy as np
a=np.random.uniform(0,150,size=(5,3)).astype('int32')
line=['ZhangSan','LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']
columns=['Literature','Math','English']
df=pd.DataFrame(a,index=line,columns=columns)
df.to_csv('a.csv')
在文件列表中可以找到刚生成的a.csv文件
【读取csv文件】
使用 read_csv() 方法可以从csv 文件中读取数据到 DataFrame
import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
df
这里没有指定行索引,所以左边会自动生成0、1、2、3、4的序号,而原本的行索引会被视为第一列数据
我们可以使用index_col参数指定第一列为行索引
import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv',index_col=0)
df
【分隔符】
我们可以用记事本打开a.csv这个文件查看一下
在文件夹中找到a.csv,右键->打开方式->选择“记事本”
可以看到,to_csv生成的csv文件,默认使用 逗号 当作分隔符
分隔符可以使用sep参数进行设置
常用的分隔符如下表
分隔符 | 逗号 | 分号 | 制表符 | 空格 |
---|---|---|---|---|
符号 | ',' | ';' | '\t' | ' ' |
import pandas as pd
import numpy as np
a=np.random.uniform(0,150,size=(5,3)).astype('int32')
line=['ZhangSan','LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']
columns=['Literature','Math','English']
df=pd.DataFrame(a,index=line,columns=columns)
df.to_csv('b.csv',sep=';')
可以看到,分隔符变成了分号
记得这种情况下,在读取csv时也要指定分隔符为分号
import pandas as pd
df = pd.read_csv('b.csv',index_col=0,sep=';')
df
此外,pandas还支持excel、SQL、json、html等多种文件格式的读写
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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