Python之Pandas超详细入门教程 -- 第四章 Pandas中文件读取与存储【基础篇】

我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格式，如CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5。

注：最常用的HDF5和CSV文件。

1 CSV

1.1 read_csv

• pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =’,’, usecols )

  • filepath_or_buffer:文件路径
  • sep :分隔符，默认用","隔开
  • usecols:指定读取的列名，列表形式

举例：读取之前的股票的数据

# 读取文件,并且指定只获取'open', 'close'指标
data = pd.read_csv("./data/stock_day.csv", usecols=['open', 'close'])

            open    close
2018-02-27    23.53    24.16
2018-02-26    22.80    23.53
2018-02-23    22.88    22.82
2018-02-22    22.25    22.28
2018-02-14    21.49    21.92

1.2 to_csv

• DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’, ’, columns=None, header=True, index=True, mode=‘w’, encoding=None)

  • path_or_buf :文件路径
  • sep :分隔符，默认用","隔开
  • columns :选择需要的列索引
  • header :boolean or list of string, default True,是否写进列索引值
  • index:是否写进行索引
  • mode:‘w’：重写, ‘a’ 追加

• 举例：保存读取出来的股票数据

  • 保存’open’列的数据，然后读取查看结果

# 选取10行数据保存,便于观察数据
data[:10].to_csv("./data/test.csv", columns=