pandas处理csv数据基本用法

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本文介绍使用Python的Pandas库对CSV文件进行多种数据处理操作，包括读取、查看数据、获取列名、了解数据维度、转换数据格式、处理缺失值等常见任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas

#读csv文件
data = pandas.read_csv('test.csv')
# print data

#返回前n行
first_rows = data.head(n=5)
# print first_rows

#返回全部列名
cols = data.columns
# print cols

#返回维度
dimensision = data.shape
# print dimensision

#返回所有数据 numpy格式
# print data.values

#返回每一列数据类型
# print data.dtypes

#返回指定行数据
# print data.loc[1]

#返回制定行制定类数据
# print data.loc[:,['disease']]

#去掉有缺失值的行
df.dropna(how = 'any')
#对缺失值进行填充
df.fillna(values = 'null')