Pandas数据的输入和输出CSV文件

简介

Pandas支持多种格式的文件输入与输出，常用的有文本文件、excel文件，MySQL数据库。会分别讲解csv文件的读取和写入，excel文件的读取和写入，MySQL数据库表的读取和写入。

读取csv文件

使用read_csv()函数读取csv文件 ，语法如下：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=NoDefault.no_default, delimiter=None, header='infer', names=NoDefault.no_default, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, prefix=NoDefault.no_default, 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=None, 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='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, encoding_errors='strict', dialect=None, error_bad_lines=None, warn_bad_lines=None, on_bad_lines=None, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None, storage_options=None)

部分常用参数说明：

• filepath_or_buffer：接收字符串或者路径对象，读取文件的路径和文件名。
• sep：接收字符串，分隔符，默认逗号。
• delimiter：接收字符串，分隔符的别名。
• header：接收整数或者整数构成的列表，默认值为infer。用作列名的行号，以及数据的开头。默认行为是推断列名：
  • 如果names没有传递任何名称，则该行为与header=0相同，并且从文件的第一行推断列名；
  • 如果显式传递列名，则该行为与header=None相同。显式传递header=0以替换现有名称。标题可以是整数列表，指定列上多索引的行位置，例如[0,1,3]。未指定的中间行将被跳过。请注意，如果skip_blank_lines=True，此参数将忽略注释行和空行，因此header=0表示数据的第一行，而不是文件的第一行。
• names：接收array-like，列名的列表，不能有重复值存在。
• index_col：接收整数，字符串，整数或者字符串构成的序列，使用哪一列作为行索引，可以设置复合行索引。
• usecols：接收list-like，返回列名的子集，选择使用哪些列。

返回值：

• DataFrame or TextParser

示例：

1. 数据自带列名

使用北京二手房数据作为示例，数据自带列名时可以直接导入，使用原数据中的index列作为行索引，代码如下：

house = pd.read_csv('house.csv', index_col='index')
# 如果未设置index_col参数，导入后的数据会显示系统给的隐式索引

导入的数据如图所示：

选择使用数据中的某些列：

# 创建列表，选择某些列，未使用floor列
usecol =['index','title','community','year','houseType','square','subway','totalPrice','unitPrice','followInfo']
house = pd.read_csv('house.csv', index_col='index', usecols=usecol)

导入的数据如图所示：

需要注意的是如果需要设置参数index_col为数据中的某一列，在参数usecols中必须有这一列存在，否则会报错。

1. 数据未带列名

同样使用北京二手房数据，将数据中的列名删除，此时会将第一行的数据默认为列名，示例如下：

data = pd.read_csv('house_no_name.csv')

导入的数据如图所示：

以上这种方法肯定是有问题的，不能使用第一行数据作为数据的列名。只需要为names参数传入自己设置的列名即可，示例如下：

# 创建name_list
name_list = ['title','community','year','houseType','square','floor','subway','totalPrice','unitPrice','followInfo']
data = pd.read_csv('house_no_name.csv', names=name_list)
data.head()

导入的数据如图所示：

以上是读取csv文件的常用方法，如果数据中存在问题时也可以通过手动修改原数据，可以减少读取的代码。除此以外read_csv()函数中还有非常多的其他参数可以实现各种功能，可以对日期型列进行解析等，此处不详细介绍。

写入csv文件

同样可以使用to_csv()函数将整理好的数据写入到csv文件中，使用方法简单，具体语法如下：

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.', errors='strict', storage_options=None)

参数说明：

• path_or_buf：接收字符换或者路径对象，写入保存文件的路径和文件名。
• sep：接收字符串，默认为逗号。
• na_rep：接收字符串，默认为空字符串，空值的表现。
• columns：接收序列，要写入的列。
• header：接收布尔值或者字符串构成的列表，输出的列名。
• index：接收布尔值，默认为True，是否写入行索引。
• index_label：接收字符串或者序列，或者False，默认为None。
• mode：接收字符串，Python写入模式，默认’w’。
• encoding：接收字符串，编码格式，默认’utf-8’。

以上只介绍了常用参数，其他参数可以根据需要参考官方文档使用。

示例：

从sklearn库中下载加利福尼亚房屋数据，将数据整理成为DataFrame后存入到csv文件中。

# 导包
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
housing = fetch_california_housing()
housing 

读取后housing为一个字典，如图所示：

其中键’data’为数据，‘target’为数据标签，将’data’,‘target’,‘feature_names’,'target_names’提取出来，合并成为一个DataFrame。操作代码如下所示：

# 将数据赋值给变量x
x = housing['data']
# 将数据标签赋值给变量y
y = housing['target'].reshape(-1,1)
# 将feature_names和target_names合并到一个列表中
housing['feature_names'].extend(housing['target_names'])
# 为合并后的housing['feature_names']命名
column = housing['feature_names']
column
# 将数组x和y合并，并且创建DataFrame,将column列表作为df的列名
df1 = pd.DataFrame(np.concatenate((x,y),axis=1),columns=column)
df1

处理后的df1如图所示：

将df1保存为csv文件，代码如下：

df1.to_csv('california_housing.csv')

保存后的csv文件如图：

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