别再为读取 CSV 文件发愁!pandas 实用技巧全解析
liuian 2025-03-11 18:02 12 浏览
在数据处理与分析领域,Python 的 pandas 库是极为强大的工具,而读取 CSV 文件是其常见且基础的操作。熟练掌握 pandas 读取 CSV 文件的技巧,能极大提升数据处理的效率与准确性。下面为你详细总结相关知识点。
一、安装与导入
若尚未安装 pandas 库,可通过命令pip install pandas进行安装。安装完成后,在 Python 代码中导入 pandas 库,一般采用import pandas as pd的方式,后续就可以通过pd来调用 pandas 的函数。
二、基本读取操作
使用pd.read_csv()函数读取 CSV 文件,例如df = pd.read_csv('data.csv'),这行代码会将名为data.csv的文件读取到一个 pandas 的 DataFrame 对象df中,DataFrame 是 pandas 用于存储和处理表格型数据的主要数据结构。
以下面的表格信息为例(表格数据比较多,只显示部分数据)
示例代码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv') # 这里使用一个公开的示例数据集,也可以更换成本地的数据表
print(data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 一月销售额(元) 二月销售额(元) ... 四月销售额(元) 五月销售额(元) 六月销售额(元) 总计销售额(元)
0 1 纯棉 T 恤 5000 6000 ... 7000 6500 8000 38000
1 2 无线蓝牙耳机 4000 4500 ... 4800 5200 5500 29000
2 3 智能保温杯 3500 3800 ... 4000 4500 4800 24800
3 4 运动背包 6000 6500 ... 7500 8000 8500 43500
4 5 护眼台灯 2800 3000 ... 3500 3800 4000 20300
三、常见参数详解
- sep参数:用于指定 CSV 文件中的字段分隔符,默认是逗号','。如果文件使用其他分隔符,如制表符'\t',则需要指定sep参数,如pd.read_csv('data.tsv', sep='\t') 。
示例代码:
import pandas as pd
# 假设我们有一个制表符分隔的文件(这里使用公开数据集示例转化为制表符分隔示意)
data = pd.read_csv('data.csv', sep=',')
data.to_csv('tips.tsv', sep='\t', index=False)
new_data = pd.read_csv('tips.tsv', sep='\t')
print(new_data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 一月销售额(元) 二月销售额(元) ... 四月销售额(元) 五月销售额(元) 六月销售额(元) 总计销售额(元)
0 1 纯棉 T 恤 5000 6000 ... 7000 6500 8000 38000
1 2 无线蓝牙耳机 4000 4500 ... 4800 5200 5500 29000
2 3 智能保温杯 3500 3800 ... 4000 4500 4800 24800
3 4 运动背包 6000 6500 ... 7500 8000 8500 43500
4 5 护眼台灯 2800 3000 ... 3500 3800 4000 20300
- header参数:用于指定哪一行作为列名,默认值为0,即第一行作为列名。若文件没有列名,可设置header=None,并通过names参数手动指定列名,如pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3']) 。
示例代码:
import pandas as pd
# 去掉列名
data = pd.read_csv('data.csv', header=None) # 这里的data.csv需要删掉标题行,即列名那行
new_data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['id','七月', '八月','九月','十月', '十一月', '十二月','总销售额'])
print(new_data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 总销售额
0 1 纯棉 T 恤 5000 6000 5500 7000 6500 8000 38000
1 2 无线蓝牙耳机 4000 4500 5000 4800 5200 5500 29000
2 3 智能保温杯 3500 3800 4200 4000 4500 4800 24800
3 4 运动背包 6000 6500 7000 7500 8000 8500 43500
4 5 护眼台灯 2800 3000 3200 3500 3800 4000 20300
- index_col参数:可以指定某一列作为 DataFrame 的索引列。例如pd.read_csv('data.csv', index_col='id'),会将名为id的列设置为索引。
示例代码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='id')
print(data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
产品名称 一月销售额(元) 二月销售额(元) ... 五月销售额(元) 六月销售额(元) 总计销售额(元)
id ...
1 纯棉 T 恤 5000 6000 ... 6500 8000 38000
2 无线蓝牙耳机 4000 4500 ... 5200 5500 29000
3 智能保温杯 3500 3800 ... 4500 4800 24800
4 运动背包 6000 6500 ... 8000 8500 43500
5 护眼台灯 2800 3000 ... 3800 4000 20300
- usecols参数:用于选择需要读取的列,可传入列名列表。如pd.read_csv('data.csv', usecols=['col1', 'col3']),只会读取col1和col3两列的数据。
示例代码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['total_bill', 'tip'])
print(data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 一月销售额(元)
0 1 纯棉 T 恤 5000
1 2 无线蓝牙耳机 4000
2 3 智能保温杯 3500
3 4 运动背包 6000
4 5 护眼台灯 2800
- skiprows参数:可以跳过指定数量的行。若文件开头有一些说明性行不需要读取,可使用pd.read_csv('data.csv', skiprows=3)跳过前 3 行。还有一种情况是要保留原标题行,跳过下面的2行,可以使用pd.read_csv('data.csv', skiprows=[1,2]),这样就可以保留标题行(索引为0),跳过第2,3行(索引为1,2)。
示例代码1:
import pandas as pd
# 假设前3行是说明行
data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=3, header=None)
print(data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0 3 智能保温杯 3500 3800 4200 4000 4500 4800 24800
1 4 运动背包 6000 6500 7000 7500 8000 8500 43500
2 5 护眼台灯 2800 3000 3200 3500 3800 4000 20300
3 6 家用扫地机器人 4500 4800 5200 5000 5500 5800 30800
4 7 电动牙刷 3200 3400 3600 3800 4000 4200 22200
示例代码2:
import pandas as pd
# 假设前3行是说明行
data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=[1, 2])
print(data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 一月销售额(元) 二月销售额(元) ... 四月销售额(元) 五月销售额(元) 六月销售额(元) 总计销售额(元)
0 3 智能保温杯 3500 3800 ... 4000 4500 4800 24800
1 4 运动背包 6000 6500 ... 7500 8000 8500 43500
2 5 护眼台灯 2800 3000 ... 3500 3800 4000 20300
3 6 家用扫地机器人 4500 4800 ... 5000 5500 5800 30800
4 7 电动牙刷 3200 3400 ... 3800 4000 4200 22200
- na_values参数:在读取 CSV 文件时,可通过na_values参数指定自定义的缺失值表示。例如pd.read_csv('data.csv', na_values=['-', 'unknown']),文件中出现-和unknown的地方都会被识别为缺失值。
示例代码:
import pandas as pd
# 假设数据中用'-'表示缺失值
data = pd.read_csv('data.csv')
new_data = pd.read_csv('data.csv', na_values='纯棉 T 恤')
print(new_data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 一月销售额(元) 二月销售额(元) ... 四月销售额(元) 五月销售额(元) 六月销售额(元) 总计销售额(元)
0 1 NaN 5000 6000 ... 7000 6500 8000 38000
1 2 无线蓝牙耳机 4000 4500 ... 4800 5200 5500 29000
2 3 智能保温杯 3500 3800 ... 4000 4500 4800 24800
3 4 运动背包 6000 6500 ... 7500 8000 8500 43500
4 5 护眼台灯 2800 3000 ... 3500 3800 4000 20300
- dtype参数:默认情况下,pandas 会自动推断每列的数据类型,但有时推断不准确。此时可使用dtype参数手动指定列的数据类型,如pd.read_csv('data.csv', dtype={'col1': 'int64', 'col2': 'float64'}) 。
示例代码:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv', dtype={'id': 'int32'})
print(data.dtypes)
运行结果:
id int32
产品名称 object
一月销售额(元) int64
二月销售额(元) int64
三月销售额(元) int64
四月销售额(元) int64
五月销售额(元) int64
六月销售额(元) int64
总计销售额(元) int64
dtype: object
四、处理大型文件
对于大型 CSV 文件,一次性读取可能导致内存不足,此时可使用分块读取的方式。通过chunksize参数指定每个数据块的大小,例如:
import pandas as pd
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=50):
print(chunk.shape)
运行结果(展示每个数据块的形状):
(50, 9)
(31, 9)
五、处理编码问题
如果读取的 CSV 文件存在编码问题,可通过encoding参数指定编码格式。例如,若文件是 UTF - 8 编码,可使用pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 。常见的编码格式还有'gbk'、'latin1'等,需根据文件实际编码情况选择。
示例代码:
import pandas as pd
# 假设文件是utf-8编码(这里使用的公开示例数据一般是utf-8编码)
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')
print(data.head())
运行结果(因数据量较大,仅展示前几行):
id 产品名称 一月销售额(元) 二月销售额(元) ... 四月销售额(元) 五月销售额(元) 六月销售额(元) 总计销售额(元)
0 1 纯棉 T 恤 5000 6000 ... 7000 6500 8000 38000
1 2 无线蓝牙耳机 4000 4500 ... 4800 5200 5500 29000
2 3 智能保温杯 3500 3800 ... 4000 4500 4800 24800
3 4 运动背包 6000 6500 ... 7500 8000 8500 43500
4 5 护眼台灯 2800 3000 ... 3500 3800 4000 20300
掌握 pandas 读取 CSV 文件的这些知识点,无论是小型数据集的快速处理,还是大型复杂数据集的高效读取,都能应对自如,为后续的数据清洗、分析和可视化等工作打下坚实基础。
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