Python语法1分钟:读取CSV文件

python 读写csv文件方法 6.将 csv文件放入到 python的目录中: 7.将 csv文件保存到指定的目录下: 9.输出结果: 10.以上就是读写 csv文件的方法,如果你想要批量读写 csv文件,可以使用下面的方法: 12.输入完成后,执行上述代码并输出结果: 17.以上就是使用 python读写 csv文件的方法了,通过以上的方法你就可以批量读写 csv文件了。例如: 使用上面的方法批量读取 csv文件: 3.在命令行中输入 mysql来创建数据库,然后在数据库中输入“csv_db”,就可以批量读取 csv文件了。 阅读详情

前言

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简介

csv文件是相当普遍的一种数据源文件。一般我们在对小量级数据进行分析时,大多会直接读取.csv的文件。

csv文件的全称是"Comma-Separated Values",解释为用逗号分隔的值。

当我们希望把CSV文件读取到Python中时,最常用的方法之一就是使用pd.read_csv()将CSV数据读取为DataFrame。

环境介绍

  • 系统环境:Windows 10
  • Python版本:Python 3.7
  • 必备库:pandas

核心语句


import pandas as pd
pd.read_csv('/文件路径')

代码样例

假设我们电脑里有个名为“orange_cat”的.csv文件,该文件就保存在如下路径中:
C:/Users/osc/Desktop/
我们用下面的语句就能讲数据导入Python,并重命名为dataSet。


# 读取电脑中的文件到Python中
dataSet = pd.read_csv("C:/Users/osc/Desktop/orange_cat.csv")

核心参数

pd.read_csv()内设有30多个参数,通过配置这些参数,可以在读取.csv的过程中,同时对数据进行筛选与剔除等操作。

  • pd.read_csv()参数的官网说明:
使用python中的pandas对csv文件进行拆分 使用pandas高效切分大型csv文件 阅读详情

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