pandas读文件思路

最新推荐文章于 2024-07-22 22:53:22 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-22 22:53:22 发布 · 165 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客介绍了处理文件列名的通用做法，即先将列名赋值给df，在读入过程中进行处理。若原始文件已有列名则跳过，没有则正常读入，以此避免读入逻辑不统一，实现截止日期为20190701。

文件有的有列名 有的没有写。
通用的做法是
1.先把列名赋值给df

2.然后在读入过程中处理。如果原始已经有了，就skip掉。没有就正常读入。
这样就避免了 读入逻辑的不统一。

实现deadline 20190701

成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-24 9743
成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 解决pandas读取文件中不读取第一索引列 解决思路 pandas输出时会默认增加一列索引列 解决方法 添加参数index_col=0即可！该参数添加后，不会自动生成索引列(递增数值型)，而是调用当前数据中默认的第1列(作为当前输出的索引列) df_init = pd.read_excel(data_file,sheet_na...
pandas处理大文件
Learning
01-27 1510
pandas在一次加载超大文件（以G为单位）时，容易遇到内存溢出问题。有以下解决思路。思路：分而治之+精简数据
pandas模块读取文件
也许会有_hui的博客
06-19 583
目录 1.读取文本文件 txt csv 2.读取excel(0文件 3.保存文件 1.读取文本文件 txt csv （1）read_csv() 参数1：文件路径——名称 参数2：分隔符 参数3：编码格式 import pandas as pd meal_info=pd.read_csv('./meal_order_info.csv',sep=',',encoding...
1.Pandas文件读入
m0_52990609的博客
05-19 3513
一、文件的读取和写入 1.文件读取 (1) 读取路径 输入文件路径时可以采用绝对路径和相对路径两种方式 1.绝对路径 绝对路径是计算机硬盘上的位置，需要输入完整的文件路径 windows默认的文件路径是以 \ 进入下一级 D:\pythonProject\python-learning\dataweo.xls 而pandas是以 / 进入下一级 D:/pythonProject/python-learning/dataweo.xls 示例： df = pd.read_table('D:/BaiduNet
pandas中使用绝对路径和相对路径
weixin_45137294的博客
05-25 1万+
相对路径 .py文件相对路径，例：放在同一个目录下 #-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd data = pd.read_excel('catering_sale2.xls', index_col=u'日期') print(data.describe()) 绝对路径 任意文件夹，在路径前加r即可 data = pd.read_excel(r'C:\Users\yy\Downloads\catering_sale2.xls', index_col=u'日.
Pandas入门
2301_81257812的博客
07-20 1740
Task1 数据加载 1.数据载入 2.初步观察 3.保存数据 Task2 Pandas基础 1.对列的操作 2.筛选的逻辑 Task3 探索性数据分析 1.了解数据 Task4 1.代码解析
pandas
2302_80424524的博客
07-22 943
在终端安装 pands 和numpy载入数据 1.相对路径df = pd.read_csv('.....') df = pd.read_csv('./train.csv') df 打印出来2.绝对路径df=pd.read_csv(' ') （如果太多/ 在括号之中加入r 引号之前）相对路径载入报错时，尝试使用os.getcwd()查看当前工作目录。逐块读取print(i)修改名字将表头改成中文，索引改为乘客ID。
pandas高效读取大文件的探索之路
lvaolan8888的博客
04-16 1469
本文探讨了一些pandas读取大文件的优化方案，最后比较好的就是Polars方案和pickle序列化方案。如果我们的项目是分析固定的数据，比如历史的交易数据，历史天气数据，历史销售数据等等，那么，就可以考虑pickle序列化方案，先花时间讲原始数据序列化，后续的分析中不担心读取文件浪费时间，可以更高效的尝试各种分析思路。除此之外的情况，建议使用Polars方案。最后补充一点，如果读取文件的性能对你影响不大，那就用原来的方式，千万不要画蛇添足的去优化，把精力花在数据分析的业务上。
Python基础之pandas：文件读取与数据处理
YBK233
04-02 2249
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
pandas读取csv相对路径_pandas读取csv
weixin_39838028的博客
12-22 4011
参数读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame也支持文件的部分导入和选择迭代参数：filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)可以是URL，可用U...
pandas读取csv相对路径_解决pandas使用read_csv()读取文件遇到的问题
weixin_29168153的博客
01-28 3919
如下：数据文件：上海机场 (sh600009)24.113.58东风汽车 (sh600006)74.251.74中国国贸 (sh600007)26.382.66包钢股份 (sh600010)61.012.35武钢股份 (sh600005)75.851.3浦发银行 (sh600000)6.650.96在使用read_csv() API读取CSV文件时求取某一列数据比较大小时，df=pd.read_c...
pandas：相对路径报错 FileNotFoundError: No such file or directory
cwtnice的博客
06-01 6815
IDE： spyder 问题描述： 今天在新环境下用 pandas 的 read_csv 来读取数据，报了FileNotFoundError: No such file or directory的错误，当路径是绝对路径的时候没有问题，当使用相对路径的时候就会报错 解决方法： 在spyder上方工具栏中Tools - Preferences - Current working directory 中设置当前工作目录： 然后用相对路径就能找到想要的文件了 ...
pandas学习笔记（一）：数据读入读出基本操作
憬淮的博客
01-31 3475
pandas数据读入读出基本操作 注：学习笔记基于文彤老师的pandas的系列课程 课程链接：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005124008&share=1&shareId=1146477588 # 设定系统环境 import pandas as pd pd.options.display.max_rows = 10 # 设定自由列表输出最多为10行 pd.__version__ # 显示当前Pandas版本号
10张思维导图，全面讲解 Pandas
公众号：Python研究者
01-08 2414
大家好，我是辰哥~点击下方名片关注和星标『Python研究者』！????点击关注｜设为星标｜干货速递????Pandas 是一个基于 Numpy 的强大工具集，用于数据处理、分析、挖掘和可视化。我整理...
pandas学习手记-读取文件
快乐是一切的博客
12-08 799
pandas如何正确的读取一个已经存在的excel文件呢？ 首先先有一个可读取的文件 import pandas as pd save_path = r'D:/temp/raw.xlsx' df = pd.DateFrame({ 'id':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'name': ['赤', '橙', '黄', '绿', '蓝', '黄花花', '瘦虎...
python 相对路径打开文件夹
热门推荐
sunny的博客
08-07 9万+
首先先放一下目录组成结构 第一种情况： 1）xxx.py想要打开a.txt，使用相对路径，有如下两种方式： 思路： xxx.py想打开的是b_file下的文件，XXX.py和b_file都在文件目录之下，两者是同级目录，因此操作就是在当前目录向下搜索，因此就可以很容易理解下面的意思了 特别提示：.. \是错误的，打开的是上级目录 with open(r"b_file\a.txt"...
pandas读取csv相对路径_pandas 读取csv时列名的设置方法
weixin_35951321的博客
01-05 880
分为以下几种情况：文件自带列标题原始文件如图所示，含有列标题读取上述文件内容的代码url="/path/iris.data" iris=pd.read_csv(url) # 等价于 iris=pd.read_csv(url,header=0) iris.head()结果文件未含列标题原始文件如图所示，未含有列标题读取上述文件内容的代码url="/path/iris.data" iris=pd.re...
pandas读取文件报list index out of range
小蜗Leon的博客
03-01 1725
import os import pandas as pd path = r'C:\\Users...' excelFile = os.path.join(path,'文件名')# 报错原因应该是字符编码不匹配 data = pd.read_excel(excelFile) https://blog.csdn.net/qq_26583361/article/details/102734418 import pandas as pd data = pd.read_excel(path,sheet_nam
pandas读取整个csv文件作为一个str
最新发布
04-09
<think>嗯，用户现在问的是如何用pandas将整个CSV文件读取成一个字符串。首先，我需要回忆一下pandas的常用函数。通常，我们使用pd.read_csv()来读取CSV文件，但默认情况下它会将数据解析成DataFrame，而不是字符串。用户的需求比较特殊，他们希望整个文件作为单个字符串处理，这可能是因为他们需要处理整个文本内容，比如进行文本分析、正则表达式匹配或者其他需要整体操作的情况。 接下来，我需要考虑如何实现这一点。可能的思路是先用pandas读取CSV文件，然后将整个DataFrame转换为字符串。但这样做的话，可能会有一些格式上的问题，比如列名、索引等会被包含进去，可能不是用户想要的纯数据内容。或者，用户可能希望将CSV文件中的所有内容，包括逗号分隔符、换行符等都保留在一个字符串中，类似于读取文本文件那样。 另一个方法是使用Python内置的文件读取功能，比如用open()函数读取整个文件内容，然后关闭文件。但用户特别提到要使用pandas，所以可能需要结合pandas的方法。不过pandas主要处理结构化数据，可能并不适合直接读取为字符串。这时候可能需要解释，虽然pandas不是最佳工具，但可以通过某些步骤实现。 例如，先用pd.read_csv()读取为DataFrame，然后转换为字符串，但这样可能会有额外的格式。或者，使用pandas的read_table()函数，指定分隔符为某个不会出现的字符，将整个文件作为单列读取，然后再合并成字符串。不过这可能不太高效，尤其是大文件的情况下。 还需要考虑编码问题，用户可能会遇到编码错误，需要提醒他们指定正确的编码格式，比如utf-8或gbk。此外，处理大文件时内存问题也是需要注意的，如果文件太大，一次性读取可能导致内存不足，这时候可能需要分块读取或者使用其他库如Dask。 然后，回顾用户的历史对话，之前他们询问过读取txt文件中的大段提示词，现在转向CSV文件，可能他们的需求类似，但文件格式不同。之前的回答中提到了分块读取和使用Dask库，这里可能需要再次提到这些点，特别是当处理大文件时。 总结可能的步骤：1. 使用pandas读取CSV为DataFrame，再转换为字符串；2. 使用Python的文件读取直接获取字符串；3. 处理可能的编码和内存问题；4. 提供验证数据的方法，确保读取正确。同时需要比较这些方法的优缺点，指出pandas可能不是最直接的工具，但可以实现，而直接使用Python可能更高效。 另外，用户可能没有意识到CSV的结构化特性，将其作为纯文本处理可能有特殊原因，比如需要保留原始格式，或者进行某种文本处理。需要确认用户的需求，但根据问题描述，用户明确希望整个CSV作为一个字符串，所以应按照这个方向提供解决方案。 最后，确保回答结构清晰，逐步说明方法，提供代码示例，并提醒注意事项，如编码、内存、性能等。可能还需要区分小文件和大文件的不同处理方法，以及如何验证结果是否正确。</think>在pandas中将整个CSV文件读取为单个字符串时，可以通过以下分步方法实现： $$文件路径 = r"C:\data\your_file.csv"$$ --- ### 一、核心实现原理 1. **不解析结构**：禁用CSV的自动列解析功能 2. **单列读取**：将整个文件视为单列数据 3. **拼接操作**：将所有行合并为单一字符串 --- ### 二、基础实现代码 ```python import pandas as pd # 关键参数设置 raw_str = pd.read_csv( 文件路径, header=None, # 禁用标题行识别 dtype=str, # 强制所有内容转为字符串 sep='\0', # 使用空字符作为分隔符（确保不分列） engine='python', # 必须指定引擎 encoding='utf-8' # 根据实际编码调整 ).agg(''.join).str.cat() # 合并所有行 print(f"读取到 {len(raw_str)} 个字符") ``` --- ### 三、进阶处理技巧 #### 1. 保留原始换行符 ```python # 添加换行符保留逻辑 with open(文件路径, 'r', encoding='utf-8') as f: line_break = f.newlines # 自动检测原始换行符类型 raw_str = pd.read_csv(文件路径, ..., sep='\0').agg(line_break.join).str.cat() ``` #### 2. 内存优化版（适合大文件） ```python # 分块读取合并 chunks = pd.read_csv(文件路径, chunksize=10000, sep='\0', dtype=str) raw_str = ''.join(chunk.agg(''.join).str.cat() for chunk in chunks) ``` --- ### 四、与传统方法的对比 | 方法 | 优点 | 缺点 | |---------------------|-------------------------------|--------------------------| | pandas读取法 | 自动处理编码/换行符 | 需要特殊参数配置 | | 原生open()读取法 | 直接获得原始字符串 | 需手动处理编码问题 | | 文件迭代器法 | 内存效率高 | 代码复杂度较高 | --- ### 五、验证数据完整性 ```python # 对比两种读取方式的结果一致性 with open(文件路径, 'r', encoding='utf-8') as f: native_str = f.read() print("结果一致性验证:", raw_str == native_str) # 应返回True ``` --- ### 六、特殊场景处理 1. **含BOM头的文件**：添加`encoding='utf-8-sig'` 2. **混合编码内容**：使用`errors='replace'`参数 3. **超大文件处理**：结合Dask库进行分布式读取 ```python import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv(文件路径, blocksize='256MB', sep='\0') raw_str = ddf.compute().agg(''.join).str.cat() ``` --- ### 注意事项： 1. 当CSV包含`\0`字符时，需改用`sep=chr(1)`等罕见分隔符 2. 建议先执行`pd.read_csv(...).memory_usage()`评估内存需求 3. 原始方法会丢失CSV的引号处理逻辑，如需保留引号结构应改用`quoting=3`参数
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值