【python数据分析+实战】【2.2】本地数据的采集与操作(CSV、Excel文件操作)

本文介绍了Python中对CSV和Excel文件的读写操作。使用pandas库,通过pd.read_csv()进行读操作,df_obj.to_csv(index=False)进行写操作,避免索引列的写入。对于Excel文件,对比了与CSV的区别,并展示了如何用pd.read_excel()读取以及pd.to_excel()写入Excel文件。

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一、CSV文件


• Comma-Separated Values
• 以纯文本形式存储的表格数据(以逗号作为分隔符),通常第一行为列名

但是可以用它打开,这里就自动解析成了行和列的显示风格了


• 文件操作


• numpy 的 np.loadtxt(), 较复杂
• 利用pandas处理,快捷方便


• 1、读操作


• df_obj = pd.read_csv(),返回DataFrame类型的数据做
• 索引在左,数值在右。索引是pandas自动创建的。


• 2、写操作


• df_obj.to_csv(), 参数index=False不写入索引列

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