pandas库read_csv方法使用,及索引

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#python #索引 #数据分析

本文详细介绍了如何使用Pandas库的read_csv方法读取CSV文件，并讲解了如何通过参数设置来定制读取过程，包括指定分隔符、处理缺失值、自定义列名、控制读取行数等。同时，还介绍了如何利用loc方法进行数据索引，快速定位到特定行或列。

pandas库read_csv方法使用及索引

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pd.read_csv(filename,seq=””,na_values=””,names=[],header=,nrows=,skip_footer=[x1,x2,……]……)与read_table()参数一样，只不过read_csv默认seq=”,”用逗号进行分隔，table的seq默认为\n
可自定义改变seq值
常用参数:
a) names : 代表列名
b) header : 数据从哪一行开始读，默认为None从0行开始读并且返回列，行（0,1,2,3，……长度x）作为列行名，若为其他数字如2，则将序号为2的行作为列名读取数据
c) nrows : 读几行
d) skip_footer : 列表中的x1……代表忽略这几行不读

import pandas as pd

x = pd.read_csv("班级名单1.csv",header=0,sep=",",na_values='?')
print(x)

结果为如图一
（图一）
该文件记事本打开为如图二
（图二）
更改sep = “\n”输出结果为图三
（图三）
更改header为header = None 结果为图四改为header = 2结果为图五
（图四）（图五）
2. print(x[‘列名y’]) : x为read_csv和table读文件出来返回的变量，该方式可以输出x中列名为y的数据

x.loc[0] : x为read_csv和table读文件出来返回的变量，该方式可以返回x的第0行数据，同时也可以利用第二个列名进行索引定位某一行具体列的数据，[]也满足python切片操作

import pandas as pd

x = pd.read_csv("班级名单 1.csv",header=0,sep=",",na_values='?')
print(x)
print("x[姓名]\n",x["姓名"])
print("x.loc[2]\n",x.loc[2])
print("x.loc[2][分组]\n",x.loc[2]["分组"])

结果为图六
（图六）