python学习笔记-CSV文件读

python pandas IO tools 之csv文件读写

读取csv文件：pd.read_csv(),写入csv文件:pd.to_csv() 

import pandas as pdobj=pd.read_csv('test.csv')print obj

  Unnamed: 0  c1  c2  c30          a   0   5  101          b   1   6  112          c   2   7  123          d   3   8  134          e   4   9  14

test.csv为有列索引没有行索引的数据，read_csv会自动加上行索引，即使原数据集有行索引。 read_csv读取的数据类型为Dataframe

header=None时，即指明原始文件数据没有列索引，这样read_csv为自动加上列索引，除非你给定列索引的名字。

obj_2=pd.read_csv('test.csv',header=None,names=range(2,5))print obj_2

    2   3   40  c1  c2  c31   0   5  102   1   6  113   2   7  124   3   8  135   4   9  14

index_col为指定数据中那一列作为Dataframe的行索引，也可以可指定多列，形成层次索引，默认为None,即不指定行索引，这样系统会自动加上行索引

obj=pd.read_csv('test.csv',index_col=0)print obj

   c1  c2  c3a   0   5  10b   1   6  11c   2   7  12d   3   8  13e   4   9  14

usecols:可以指定原数据集中，所使用的列。在本例中，共有4列，当usecols=[1,2,3]时，即从第二列开始，之后令原始数据集的第二列为行索引。

obj_2=pd.read_csv('test.csv',index_col=0,usecols=[1,2,3])print obj_2

    c2  c3c1        0    5  101    6  112    7  123    8  134    9  14

nrows：可以给出从原始数据集中的所读取的行数，目前只能从第一行开始到nrows行。

obj_2=pd.read_csv('test.csv',index_col=0,nrows=3)print obj_2

   c1  c2  c3a   0   5  10b   1   6  11c   2   7  12