学习笔记(06):Python数据清洗实战-csv文件读写

最新推荐文章于 2025-04-30 23:14:29 发布

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#数据 #编程语言 #Python #python #数据分析

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本文详细介绍如何使用pandas库进行CSV和Excel文件的读写操作。重点讲解read_csv方法的使用，包括参数控制、编码选择及to_csv方法的快速保存技巧。

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文件读写：

CSV文件读写
Excel文件读写
数据库文件读写

一、 CSV文件读写

pandas内置了10多种数据源读取函数，常见的就是CSV和EXCEL
使用read_csv方法读取，结果为dataframe格式
在读取csv文件时，文件名称尽量是英文
参数较多，可以自行控制，很多时候用默认参数
读取csv时，注意编码为utf-8、gbk、gbk2312、和gb18030等
使用to_csv方法快速保存

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python学习笔记 - 读写CSV文件

weixin_39997438的博客

01-05

1243

CSV的英文全称为：Comma-Separated Values，翻译过来就是：用逗号分隔的值。时至今日，CSV已经不限于仅仅支持以逗号去分隔数据。那么CSV文件中的数据都是以什么样的方式存储的呢： CSV文件以纯文本的形式去存储表格数据。 CSV文件由任意数目的记录组成，通常，所有记录都有完全相同的字段序列。记录之间以某种换行符分隔，如：’\n’。 CSV中的每条记录由多个字段组成，每个字段之间以某种分隔符分隔，常见如：, 、|以及制表符。 CSV文件为纯文本文件，建议使用记事本来开启；或者先另存新档

Pandas CSV 文件

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csv文件读写 pandas内置了10多种数据源读取函数，常见的就是CSV和EXCEL 使用read_csv方式读取。结果为dataframe格式在读取csv文件时，文件名称尽量是英文参数较多，可以自行控制，但很多时候用默认参数读取csv时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等使用to_csv方法快速保存 import numpy as np import pandas as pd import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之文件读写' os.chdir('D

python 数据分析基础一：csv文件处理（2.5）

qq_45804132的博客

02-13

390

前文讲到了利用pandas去处理一些属性匹配的问题本篇博文的重点在于利用pandas去处理一些列问题，以及一些对于行问题的处理那么我们还是利用之前的csv模板，如图：赠上下载地址利用基础python 根据列索引值，引入csv文件代码： #利用基础python处理利用列索引值 import csv index_list=[0,2] input_file="supplier_data...

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weixin_43676720的博客

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