Pandas CSV 文件
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。
Pandas 可以很方便的处理 CSV 文件，常用方法有：
| 方法名称 | 功能描述 | 常用参数 |
|---|---|---|
pd.read_csv()
|
从 CSV 文件读取数据并加载为 DataFrame |
filepath_or_buffer
(路径或文件对象)，
sep
(分隔符)，
header
(行标题)，
names
(自定义列名)，
dtype
(数据类型)，
index_col
(索引列)
|
DataFrame.to_csv()
|
将 DataFrame 写入到 CSV 文件 |
path_or_buffer
(目标路径或文件对象)，
sep
(分隔符)，
index
(是否写入索引)，
columns
(指定列)，
header
(是否写入列名)，
mode
(写入模式)
|
本文以 nba.csv 为例，你可以 下载 nba.csv 或 打开 nba.csv 查看。
pd.read_csv() - 读取 CSV 文件
read_csv() 是从 CSV 文件中读取数据的主要方法，将数据加载为一个 DataFrame。
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件，并自定义列名和分隔符
df = pd.read_csv('data.csv', sep=';', header=0, names=['A', 'B', 'C'], dtype={'A': int, 'B': float})
print(df)
read_csv 常用参数:
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
filepath_or_buffer
|
CSV 文件的路径或文件对象（支持 URL、文件路径、文件对象等） | 必需参数 |
sep
|
定义字段分隔符，默认是逗号（
,
），可以改为其他字符，如制表符（
\t
）
|
','
|
header
|
指定行号作为列标题，默认为 0（表示第一行），或者设置为
None
没有标题
|
0
|
names
|
自定义列名，传入列名列表 |
None
|
index_col
|
用作行索引的列的列号或列名 |
None
|
usecols
|
读取指定的列，可以是列的名称或列的索引 |
None
|
dtype
|
强制将列转换为指定的数据类型 |
None
|
skiprows
|
跳过文件开头的指定行数，或者传入一个行号的列表 |
None
|
nrows
|
读取前 N 行数据 |
None
|
na_values
|
指定哪些值应视为缺失值（NaN） |
None
|
skipfooter
|
跳过文件结尾的指定行数 |
0
|
encoding
|
文件的编码格式（如
utf-8
，
latin1
等）
|
None
|
读取 nba.csv 文件数据：
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df.to_string())to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，如果不使用该函数，则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行，中间部分以 ... 代替。
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df)
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary
0 Avery Bradley Boston Celtics 0.0 PG 25.0 6-2 180.0 Texas 7730337.0
1 Jae Crowder Boston Celtics 99.0 SF 25.0 6-6 235.0 Marquette 6796117.0
2 John Holland Boston Celtics 30.0 SG 27.0 6-5 205.0 Boston University NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics 28.0 SG 22.0 6-5 185.0 Georgia State 1148640.0
4 Jonas Jerebko Boston Celtics 8.0 PF 29.0 6-10 231.0 NaN 5000000.0
.. ... ... ... ... ... ... ... ... ...
453 Shelvin Mack Utah Jazz 8.0 PG 26.0 6-3 203.0 Butler 2433333.0
454 Raul Neto Utah Jazz 25.0 PG 24.0 6-1 179.0 NaN 900000.0
455 Tibor Pleiss Utah Jazz 21.0 C 26.0 7-3 256.0 NaN 2900000.0
456 Jeff Withey Utah Jazz 24.0 C 26.0 7-0 231.0 Kansas 947276.0
457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
df.to_csv() - 将 DataFrame 写入 CSV 文件
to_csv() 是将 DataFrame 写入 CSV 文件的方法，支持自定义分隔符、列名、是否包含索引等设置。
import pandas as pd
# 假设 df 是一个已有的 DataFrame
df.to_csv('output.csv', index=False, header=True, columns=['A', 'B'])
to_csv 常用参数:
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
path_or_buffer
|
CSV 文件的路径或文件对象（支持文件路径、文件对象） | 必需参数 |
sep
|
定义字段分隔符，默认是逗号（
,
），可以改为其他字符，如制表符（
\t
）
|
','
|
index
|
是否写入行索引，默认
True
表示写入索引
|
True
|
columns
|
指定写入的列，可以是列的名称列表 |
None
|
header
|
是否写入列名，默认
True
表示写入列名，设置为
False
表示不写列名
|
True
|
mode
|
写入文件的模式，默认是
w
（写模式），可以设置为
a
（追加模式）
|
'w'
|
encoding
|
文件的编码格式，如
utf-8
，
latin1
等
|
None
|
line_terminator
|
定义行结束符，默认为
\n
|
None
|
quoting
|
设置如何对文件中的数据进行引号处理（0-3，具体引用方式可查文档） |
None
|
quotechar
|
设置用于引用的字符，默认为双引号
"
|
'"'
|
date_format
|
自定义日期格式，如果列包含日期数据，则可以使用此参数指定日期格式 |
None
|
doublequote
|
如果为
True
，则在写入时会将包含引号的文本使用双引号括起来
|
True
|
我们也可以使用 to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件：
importpandasaspd# 三个字段 name, site, agenme=["Google","Runoob","Taobao","Wiki"]st=["www.google.com","www.runoob.com","www.taobao.com","www.wikipedia.org"]ag=[90,40,80,98]# 字典dict={'name': nme,'site': st,'age': ag}df=pd.DataFrame(dict)# 保存 dataframedf.to_csv('site.csv')执行成功后，我们打开 site.csv 文件，显示结果如下：
数据处理
head()
head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df.head())输出结果为：
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary
0 Avery Bradley Boston Celtics 0.0 PG 25.0 6-2 180.0 Texas 7730337.0
1 Jae Crowder Boston Celtics 99.0 SF 25.0 6-6 235.0 Marquette 6796117.0
2 John Holland Boston Celtics 30.0 SG 27.0 6-5 205.0 Boston University NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics 28.0 SG 22.0 6-5 185.0 Georgia State 1148640.0
4 Jonas Jerebko Boston Celtics 8.0 PF 29.0 6-10 231.0 NaN 5000000.0
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df.head(10))输出结果为：
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary
0 Avery Bradley Boston Celtics 0.0 PG 25.0 6-2 180.0 Texas 7730337.0
1 Jae Crowder Boston Celtics 99.0 SF 25.0 6-6 235.0 Marquette 6796117.0
2 John Holland Boston Celtics 30.0 SG 27.0 6-5 205.0 Boston University NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics 28.0 SG 22.0 6-5 185.0 Georgia State 1148640.0
4 Jonas Jerebko Boston Celtics 8.0 PF 29.0 6-10 231.0 NaN 5000000.0
5 Amir Johnson Boston Celtics 90.0 PF 29.0 6-9 240.0 NaN 12000000.0
6 Jordan Mickey Boston Celtics 55.0 PF 21.0 6-8 235.0 LSU 1170960.0
7 Kelly Olynyk Boston Celtics 41.0 C 25.0 7-0 238.0 Gonzaga 2165160.0
8 Terry Rozier Boston Celtics 12.0 PG 22.0 6-2 190.0 Louisville 1824360.0
9 Marcus Smart Boston Celtics 36.0 PG 22.0 6-4 220.0 Oklahoma State 3431040.0
tail()
tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN 。
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df.tail())输出结果为：
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary 453 Shelvin Mack Utah Jazz 8.0 PG 26.0 6-3 203.0 Butler 2433333.0 454 Raul Neto Utah Jazz 25.0 PG 24.0 6-1 179.0 NaN 900000.0 455 Tibor Pleiss Utah Jazz 21.0 C 26.0 7-3 256.0 NaN 2900000.0 456 Jeff Withey Utah Jazz 24.0 C 26.0 7-0 231.0 Kansas 947276.0 457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df.tail(10))输出结果为：
Name Team Number Position Age Height Weight College Salary
448 Gordon Hayward Utah Jazz 20.0 SF 26.0 6-8 226.0 Butler 15409570.0
449 Rodney Hood Utah Jazz 5.0 SG 23.0 6-8 206.0 Duke 1348440.0
450 Joe Ingles Utah Jazz 2.0 SF 28.0 6-8 226.0 NaN 2050000.0
451 Chris Johnson Utah Jazz 23.0 SF 26.0 6-6 206.0 Dayton 981348.0
452 Trey Lyles Utah Jazz 41.0 PF 20.0 6-10 234.0 Kentucky 2239800.0
453 Shelvin Mack Utah Jazz 8.0 PG 26.0 6-3 203.0 Butler 2433333.0
454 Raul Neto Utah Jazz 25.0 PG 24.0 6-1 179.0 NaN 900000.0
455 Tibor Pleiss Utah Jazz 21.0 C 26.0 7-3 256.0 NaN 2900000.0
456 Jeff Withey Utah Jazz 24.0 C 26.0 7-0 231.0 Kansas 947276.0
457 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
info()
info() 方法返回表格的一些基本信息：
importpandasaspddf=pd.read_csv('nba.csv')print(df.info())输出结果为：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 458 entries, 0 to 457 # 行数，458 行，第一行编号为 0 Data columns (total 9 columns): # 列数，9列 # Column Non-Null Count Dtype # 各列的数据类型 --- ------ -------------- ----- 0 Name 457 non-null object 1 Team 457 non-null object 2 Number 457 non-null float64 3 Position 457 non-null object 4 Age 457 non-null float64 5 Height 457 non-null object 6 Weight 457 non-null float64 7 College 373 non-null object # non-null，意思为非空的数据 8 Salary 446 non-null float64 dtypes: float64(4), object(5) # 类型
non-null 为非空数据，我们可以看到上面的信息中，总共 458 行，College 字段的空值最多。