Python pandas IO读取保存

Pandas IO读取文件

pandas官网IO Tools

1. read_csv，读取带分隔符的数据，默认逗号’,’
2. read_table，读取带分隔符的数据，默认制表符’\t’
3. read_fwf，读取没有分隔符的数据，固定列宽（想想Excel的分列功能）
4. read_cliboard，读取剪贴板的数据

1.文件路径

• pd.read_csv(‘f:/test/demo.csv’)，注意‘/’
• pd.read_csv(r’f\test\demo.csv’)，注意‘\’前加r
• pd.read_table('f/:test/demo.csv, sep = ‘,’)

---

2.read_csv分析

# 读取不同编码格式的文件
* pd.read_csv('demo_gbk.csv',encoding = 'gbk')
* pd.read_csv('demo_utf8.csv,encoding = 'utf8')
# 不读取标题（或无标题的文件）
pd.read_csv('f:/test/demo.csv',header = None)
# 读取时自定义列标题
pd.read_csv('f:/test/demo.csv',names = ['a','b','c','d'])
# 读取时，指定特定列为索引
pd.read_csv('f:/test/demo.csv',names = ['a','b','c','d'],index_col = 'd')
# 读取时，指定多列为索引（多重索引）
pd.read_csv('f:/test/demo.csv',names = ['a','b','c','d'],index_col = ['c','d'])
# 读取指定行数(如下，10行）
pd.read_csv('f:/test/demo.csv'，nrows = 10)

3.用“正则表达式”读取

pd.read_table('f:/test/demo1.csv',sep = '\s+')

保存

1. df.to_csv('测试1.csv')
2. df.to_html('测试2.html'）
3. df.to_excel('测试3.xlsx')

详见pandas官网IO Tools