【Python数据分析与展示】(七)数据加载存储和文件格式

本文介绍了使用Python Pandas库进行各种文本数据的读写方法,包括CSV、表格、固定宽度文件及剪贴板数据的处理。涵盖了指定分隔符、列名、索引以及跳过特定行等功能,并提供了如何将数据导出到CSV文件的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

读写文本格式的数据
函数说明
read_csv默认分隔符为逗号
read_table默认分隔符为\t
read_fwf读取等宽列格式文件 默认无分隔符
read_clipboard读取剪贴板中的文件

指定列名
pd.read_csv(“文件路径.csv”, sep=”, name= [])
多层次索引
pd.read_csv(“文件路径.csv”, sep=”, index_col= [])
分隔符也可以用正则表达式处理那些分割不规则的情况

跳过哪些行
pd.read_csv(“文件路径.csv”,skiprows =[0,2,3])

读取几行
pd.read_csv(“文件路径.csv”,nrows=5)


写出到文本

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=’, ‘, na_rep=”, float_format=None, columns=None, header=True, index=True…)
na_rep表示空字符串的表示 比如na_rep=“Null”

如果是json文本
import json
json.load()

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