pandas常用函数学习，从文件读取输出过程中学会处理数据

本文主要是介绍pandas常用函数学习，从文件读取输出过程中学会处理数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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 上一篇文章通过一些简单的例子了解了pandas，今天将重点介绍下pandas读取数据常用的函数：read_csv，并通过to_csv函数输出数据到文件辅助理解。read_csv可用来读取url和带有分隔符csv格式文件等，参数如下：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer:Union[str,pathlib.Path,IO[~AnyStr]],sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skipinitialspace=False,skiprows=None,skipfooter=0,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,skip_blank_lines=True,parse_dates=False,infer_datetime_format=False,keep_date_col=False,date_parser=None,dayfirst=False,cache_dates=True,iterator=False,chunksize=None,compression='infer',thousands=None,decimal:str='.',lineterminator=None,quotechar='"',quoting=0,doublequote=True,escapechar=None,comment=None,encoding=None,dialect=None,error_bad_lines=True,warn_bad_lines=True,delim_whitespace=False,low_memory=True,memory_map=False, float_precision=None)

    充分理解读取函数的参数，有助于我们在第一步读取阶段，就可以将数据问题处理一大半。

一、数据读取看一下结构

    参数先默认，直接使用read_csv函数读取全部数据，如下图（用截图excel文件内容展示）：

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\示例数据.csv')
print (data)

 

二、过滤多余行，获取红框中数据内容

    除了红框内标准数据，前6行和后7行数据我们是不需要的。

2.1 先使用skiprows参数跳过前6行

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\示例数据.csv',skiprows=6)
data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_1.csv')#输出到excel方便大家阅读体验

    结果如下：如红框中所示，乱码了，咱接着往后看如何解决~

2.2 输出文件中文乱码

    上面输出数据中文乱码，我们使用encoding参数将格式转成gbk，如下图黄框所示，中文内容输出后正常。

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\示例数据.csv',skiprows=6)
data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_1.csv',encoding='gbk')

2.3 使用skipfooter过滤后7行​​​​​​​

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\示例数据.csv',skiprows=6,skipfooter=7,encoding='utf-8',engine='python')
data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_2.csv',encoding='gbk')

    嗯~又报错了看上去还是编码问题~解决它！

UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\ufffd' in position 23: illegal multibyte sequence

2.4 使用skipfooter报错解决

    我们在读取时encoding='utf-8'再次尝试，没问题，不过出现了警告，根据警告提示，我们读取时限定下engine='python'即可。

ParserWarning: Falling back to the 'python' engine because the 'c' engine does not support skipfooter; you can avoid this warning by specifying engine='python'.​​​​​​​

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\示例数据.csv',skiprows=6,skipfooter=7,encoding='utf-8',engine='python')
data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\kingskiprows_2.csv',encoding='gbk')

    结果如下：

 

三 修改表结构

3.1 修改表头名

    我们看到，表头还包含括号，不便于后续调用列，所以我们在读取时就处理好。

3.1.1 跳过原有标题行，自定义列名

    因为之前输出文件名skiprows_2的文件时，编码是gbk，所以读取skiprows_2文件的时候，encoding=‘gbk'。​​​​​​​

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_2.csv',skiprows=1,encoding='gbk',engine='python',names=['震级','时刻','纬度','经度','深度','位置'])
data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_3.csv',encoding='gbk'

3.2 避免每次读取增加索引列

    如上图前两列重复，我们最多需要一列这种索引列，如何去除多余列？

此次读取skiprows_2文件里，设置索引列为空，参数index_col=False即可。​​​​​​​

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_2.csv',skiprows=1,encoding='gbk',engine='python',names=['震级','时刻','纬度','经度','深度','位置'])
data.index_col=False
data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_3.csv',encoding='gbk')

四、数据处理

4.1 空值处理

    如果源文件里空值存成了NULL，想显示空即可，参数na_values​​​​​​​

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_3.csv',encoding='gbk',engine='python',na_values='')data.to_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_4.csv',encoding='gbk')

4.2 大文件处理

    当数据过大，导致读取过慢，可通过参数chunksize限制数据块大小。

 

data=pd.read_csv(r'C:\Users\king\Desktop\skiprows_3.csv',chunksize=10000)

这篇关于pandas常用函数学习，从文件读取输出过程中学会处理数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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