pandas 读取CSV,txt 及Excel 格式的数据 及文件读取过程中,转义字符问题

import pandas as pd 

'''#读取文件的路径
fpath = "D:\python39\pandas\data.csv"

# 使用pd.read_csv()函数读取指定文件
wine = pd.read_csv(fpath)
#使用.head()函数读取文件前几行数据
ahead = wine.head()
#print(ahead)
#查看数据的形状,返回数据的(行数、列数)
ashape = wine.shape
print(ashape)
#查看数据的列名称
print(wine.columns)
#查看数据的索引
print(wine.index)
#查看数据的类型
print(wine.dtypes)'''

#txt文件读取采用pd.csv()函数

#fpath = "D:\\python39\\pandas\\access_pvuv.txt" #注意反斜杠转义,导致文件路径不正确,无法进行程序的下一步,为了解决此问题,最好把文件路径设置的短一些,文件名中,只用字母
fpath = "D:\\python39\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\crazyant\\access_pvuv.txt"

pvuv = pd.read_csv(
    fpath,
    sep = '\t',
    header = None ,
    names = ['日期','pv','uv'])

#print(pvuv)

fpath1 = "D:\\python39\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\crazyant\\access_pvuv.xlsx"
pvuv1 = pd.read_excel(fpath1)
#print(pvuv1)

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何使用Pandas读取CSV文件并统计行数的问题。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以直接用。用户给了五个引用,其中引用[1]、[2]、[3]、[5]都提到了Pandas读取CSV文件的基本方法,比如使用pd.read_csv()函数。引用[3]还提到nrows参数,虽然主要是用来限制读取的行数,但可能对统计总行数有帮助吗?不过可能更直接的方法是读取整个文件后获取行数。 用户的问题是如何读取CSV并统计行数或记录数量。根据我的知识,Pandas读取CSV后生成DataFrame,可以用len(df)或者df.shape[0]来获取行数。但需要结合用户提供的引用,看看是否有提到这些方法。引用[1]中的示例代码是df = pd.read_csv('路径'),之后可以直接用len(df)或者df.shape。不过用户提供的引用里没有直接提到统计行数的具体方法,可能需要结合基本操作来说明。 另外,引用[3]中的nrows参数是用来指定读取的行数,但用户可能需要读取整个文件才能统计总行数。不过如果文件很大,可能用nrows=5来测试,但统计总行数的话,应该不用这个参数。不过引用[5]提到skiprows和行数处理,可能涉及读取时的行数控制,但统计总行数应该不需要这些参数。 所以步骤应该是:首先用pd.read_csv读取文件,然后对得到的DataFrame进行操作。比如,df.shape会返回一个元组,其中第一个元素是行数,第二个是列数。或者用len(df)来得到行数,因为DataFrame的每一行代表一条记录。此外,可能还可以用df.index.size或者df.count(),但后者是统计每列非空值的数量,可能不完全准确。 需要确保用户正确读取文件,可能还需要处理文件路径的问题。例如,用户提供的引用[1]中的路径是'C:/shujundxi/zyx.csv',需要注意斜杠的方向,或者使用原始字符串避免转义问题。不过Pandas读取路径时通常能处理不同的斜杠格式。 然后,给出示例代码,展示读取文件后如何统计行数。例如: import pandas as pd df = pd.read_csv('文件路径') 行数 = len(df) 或者 行数 = df.shape[0] 同时,可能需要提醒用户,如果CSV文件中存在标题行,默认情况下pd.read_csv会将第一行作为列名,不会计入行数统计中。所以统计的行数就是记录的数量。但如果文件没有标题行,需要在read_csv中使用header=None参数,这时候统计的行数会包括所有行,包括原本可能作为标题的第一行,这时候可能需要用户确认数据格式是否正确。 此外,如果文件非常大,直接读取整个文件可能会占用较多内存,这时候可以考虑分块读取或者使用其他方法。例如,使用chunksize参数分块处理,然后累计行数。不过用户的问题可能更倾向于直接读取并统计,所以先给出基本方法,如果有必要再提到分块处理。 根据引用[4],用户可能还关心按行拆分,但当前问题主要是统计行数,所以暂时不需要涉及拆分的内容。 总结步骤: 1. 使用pd.read_csv正确读取CSV文件。 2. 使用len(df)或df.shape[0]获取行数。 3. 注意文件是否有标题行,确保统计正确。 然后,生成相关问题,可能涉及读取时的参数设置、处理大文件的方法、统计其他统计量等。</think>要使用Pandas读取CSV文件并统计行数或记录数量,可按照以下步骤操作: --- ### **步骤1:导入Pandas库** ```python import pandas as pd ``` --- ### **步骤2:读取CSV文件** 使用`pd.read_csv()`函数读取文件,例如: ```python df = pd.read_csv('C:/shujundxi/zyx.csv') # 根据实际路径修改 ``` - 如果文件没有标题行,需添加参数`header=None`[^1]。 - 若只需读取部分行测试,可使用`nrows=5`(仅读前5行)[^3]。 --- ### **步骤3:统计行数/记录数量** 1. **方法1:通过`len(df)`直接获取行数** ```python row_count = len(df) print("记录数量:", row_count) ``` 2. **方法2:通过`df.shape`属性获取维度** ```python row_count = df.shape[0] # shape返回(行数, 列数) print("记录数量:", row_count) ``` --- ### **完整示例代码** ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('C:/shujundxi/zyx.csv') # 统计行数 print("总记录数:", len(df)) # 或 df.shape[0] ``` --- ### **注意事项** - 默认假设CSV文件**有标题行**,Pandas会自动将第一行作为列名。若文件无标题,需添加`header=None`参数[^1]。 - 对于大型文件,建议使用`chunksize`分块读取以避免内存不足: ```python total_rows = 0 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=1000): total_rows += len(chunk) print("总记录数:", total_rows) ``` ---
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