Pandas基础-读取Csv和Excel

本文详细介绍如何使用Python的pandas库进行CSV和Excel文件的读取与写入操作,包括参数调整以适应不同需求,如数据类型转换等。

、读写csv文件

(一)读csv文件

pd.read_csv('D:\\si.csv',encoding='gbk') 

其他参数见手册

(二)写csv文件

pd.to_csv()

 

、读写Excel文件

(一)读excel文件

pd.read_excel('d:\\s.xls');

(二)写excel文件

writer = pd.ExcelWriter('d:\\a.xlsx')

df.to_excel(writer, "sheet1", index=False)

writer.save()

其他参数见手册

备注:writer是根据dataframe的每列的数据类型设置excel文件写入数据的类型,比如要想在excel将数字显示为文本,则要先在dataframe里将该列的格式改为字符串,代码:

df[['账户号', '用户编号']] = df[['账户号', '用户编号']].astype(str)

<think>嗯,用户现在想了解Pandas库中读取ExcelCSV文件的方法参数说明。首先,我需要回忆一下Pandas的常用函数,应该是read_excelread_csv这两个主要的函数。接下来,我需要整理这两个函数的基本用法,以及常用的参数。 用户可能需要具体的代码示例,所以得准备一些例子。比如,读取Excel文件时,需要指定文件路径,可能还需要处理不同的sheet,所以sheet_name参数很重要。还有,处理缺失值的话,na_values参数可能会有用。对于CSV文件,分隔符通常是逗号,但有时候用户可能会遇到其他分隔符,比如制表符,这时候sep参数就需要调整。编码问题也是常见的,尤其是处理中文数据时,encoding参数可能需要设置为'utf-8'或者'gbk'。 另外,用户可能关心如何处理大文件,比如分块读取,这时候chunksize参数就派上用场了。还有数据类型的问题,比如指定某些列为字符串类型,可以用dtype参数。不过要注意,引用里的信息可能有些过时,比如pandasrw库可能不是标准用法,所以应该以官方文档为准。 还要注意用户提到的引用内容,比如问题四中提到无法从指定单元格写入Excel,但用户现在的问题是读取,不是写入,所以可能不需要深入讨论。但可以提醒用户,写入时的不同参数,但主要回答读取部分。 需要检查参数的正确性,比如read_excel的sheet_name在旧版本中可能是sheetname,但现在应该用sheet_name。确保示例代码正确,比如使用pd.read_excel('./data.xlsx', sheet_name='Sheet1')这样的格式。同时,对于CSV文件,header参数可以指定哪一行作为列名,如果数据没有列名,可能需要设置header=None,并使用names参数来指定列名。 最后,生成相关问题的时候,要考虑用户可能的后续需求,比如性能优化、处理大文件、数据清洗或者导出到数据库等。这些问题可以引导用户进一步探索Pandas的高级功能。</think>### Pandas读取ExcelCSV文件方法详解 #### 一、Excel文件读取 使用$pd.read_excel()$函数,基础语法: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, na_values=['NA']) ``` **核心参数说明**: 1. `io`:文件路径或类文件对象(必填) 2. `sheet_name`:指定工作表(支持名称/序号,默认0)[^2] 3. `header`:指定列名所在行(默认0,即第一行) 4. `na_values`:自定义缺失值标识(如['N/A', 'null']) 5. `dtype`:强制指定列数据类型(如{'列名': str}) 6. `usecols`:选择特定列(支持"A,C:E"或列号列表) #### 二、CSV文件读取 使用$pd.read_csv()$函数,基础语法: ```python df = pd.read_csv('数据.csv', sep=',', encoding='utf-8', skiprows=2) ``` **核心参数说明**: 1. `filepath_or_buffer`:文件路径/URL/文件对象(必填)[^3] 2. `sep`:分隔符(默认',',支持正则表达式) 3. `encoding`:字符编码(常见utf-8/gbk/gb2312) 4. `skiprows`:跳过指定行数 5. `nrows`:仅读取前N行 6. `parse_dates`:自动解析日期列(如['日期列']) #### 三、特殊场景处理 1. **大文件分块读取**: ```python chunk_iter = pd.read_csv('大数据.csv', chunksize=10000) for chunk in chunk_iter: process(chunk) ``` 2. **处理混合数据类型**: ```python df = pd.read_excel('数据.xlsx', dtype={'电话': str, '金额': float}) ``` 3. **自定义日期解析**: ```python date_parser = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%Y年%m月%d日") df = pd.read_csv('日期数据.csv', parse_dates=['日期列'], date_parser=date_parser) ```
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