pandas使用入门

pandas从文件读写数据

读取数据

• 读取txt数据（read_table默认以tab键分割数据）

  Exp_matrix = pd.read_table(r’.\data\game_of_thrones_geneExp.txt’)

• 读取csv数据（read_csv默认以逗号分割数据）

  Exp_matrix = pd.read_csv(r’.\data\game_of_thrones_geneExp.csv’)

• 读取数量不定的空白符分割的txt文件

  Exp_matrix = pd.read_table(r’.\data\game_of_thrones_geneExp.txt’,sep=’\s+’)

• 读取Excel文件数据

  xls_file = pd.ExcelFile(‘data.xls’)   #创建ExcelFile实例

  table = xls_file.parse( ‘Sheet1’)    #通过parse读取到DataFrame

（对于使用复杂分隔符或多字符串分隔符的文件，csv模块就无能为力了。这种情况下，就只能使用字符串的split方法或者正则表达式的re.split进行拆分和整理了）

读数据时关于行列名选项

• header=None    #指定列名从0开始增长的数
• names=[‘a’,’b’,’c’,’d’,’e’]    #用names参数指定列名
• index_col=’e’    #用指定的列作为行名（index）

逐块读取文本文件

• nrows = 5    #只读取文件前5行

其他参数

• 使用skiprows跳过文件的某些行

  skiprows = [0,2,3]

写数据至文件

• 写入csv文件

  result.to_csv(‘D:\data\out1.csv’)

写数据时关于行列名选项

• index=False    #舍弃行名
• header=False    #舍弃列名

其他参数

• sep = ‘|’    #指定分隔符
• na_rep = ‘NULL’    #指定缺失值表示符号