- Полное руководство: как читать файлы CSV с помощью Pandas
- Пример 1: Чтение CSV-файла в pandas DataFrame
- Пример 2. Чтение определенных столбцов из CSV-файла
- Пример 3. Укажите строку заголовка при импорте файла CSV
- Пример 4: Пропустить строки при импорте CSV-файла
- Пример 5. Чтение CSV-файлов с настраиваемым разделителем
Полное руководство: как читать файлы CSV с помощью Pandas
Файлы CSV (значения, разделенные запятыми) являются одним из наиболее распространенных способов хранения данных. К счастью, функция pandas read_csv() позволяет легко читать CSV-файлы в Python практически в любом формате, который вам нужен.
В этом руководстве объясняется несколько способов чтения CSV-файлов в Python с использованием следующего CSV-файла с именем «data.csv» :
playerID,team,points 1,Lakers,26 2,Mavs,19 3,Bucks,24 4,Spurs,22 Пример 1: Чтение CSV-файла в pandas DataFrame
В следующем коде показано, как прочитать файл CSV в DataFrame pandas:
#import CSV file as DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') #view DataFrame df playerID team points 0 1 Lakers 26 1 2 Mavs 19 2 3 Bucks 24 3 4 Spurs 22 Пример 2. Чтение определенных столбцов из CSV-файла
Следующий код показывает, как прочитать только столбцы с названиями playerID и points в CSV-файле в pandas DataFrame:
#import only specific columns from CSV file df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['playerID', 'points']) #view DataFrame df playerID points 0 1 26 1 2 19 2 3 24 3 4 22 В качестве альтернативы вы можете указать индексы столбцов для чтения в pandas DataFrame:
#import only specific columns from CSV file df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[ 0 , 1 ]) #view DataFrame df playerID team 0 1 Lakers 1 2 Mavs 2 3 Bucks 3 4 Spurs Пример 3. Укажите строку заголовка при импорте файла CSV
В некоторых случаях строка заголовка может быть не первой строкой в CSV-файле. Например, рассмотрим следующий файл CSV, в котором строка заголовка фактически появляется во второй строке:
random,data,values playerID,team,points 1,Lakers,26 2,Mavs,19 3,Bucks,24 4,Spurs,22 Чтобы прочитать этот файл CSV в DataFrame pandas, мы можем указать заголовок = 1 следующим образом:
#import from CSV file and specify that header starts on second row df = pd.read_csv('data.csv', header= 1 ) #view DataFrame df playerID team points 0 1 Lakers 26 1 2 Mavs 19 2 3 Bucks 24 3 4 Spurs 22 Пример 4: Пропустить строки при импорте CSV-файла
Вы также можете легко пропустить строки при импорте CSV-файла, используя аргумент skiprows.Например, следующий код показывает, как пропустить вторую строку при импорте файла CSV:
#import from CSV file and skip second row df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[ 1 ] ) #view DataFrame df playerID team points 0 2 Mavs 19 1 3 Bucks 24 2 4 Spurs 22 А следующий код показывает, как пропустить вторую и третью строку при импорте CSV-файла:
#import from CSV file and skip second and third rows df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[ 1, 2 ] ) #view DataFrame df playerID team points 1 3 Bucks 24 2 4 Spurs 22 Пример 5. Чтение CSV-файлов с настраиваемым разделителем
Иногда у вас может быть файл CSV с разделителем, отличным от запятой. Например, предположим, что в нашем CSV-файле в качестве разделителя используется символ подчеркивания:
playerID_team_points 1_Lakers_26 2_Mavs_19 3_Bucks_24 4_Spurs_22 Чтобы прочитать этот CSV-файл в pandas, мы можем использовать аргумент sep , чтобы указать разделитель, который будет использоваться при чтении файла:
#import from CSV file and specify delimiter to use df = pd.read_csv('data.csv', sep='_') #view DataFrame df playerID team points 0 1 Lakers 26 1 2 Mavs 19 2 3 Bucks 24 3 4 Spurs 22 Вы можете найти полную документацию для функции pandas read_csv() здесь .