pandas读取csv,txt,excel文件

注：

1. 此文章只是记录本人在Bilibili学习pandas的过程
2. B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1UJ411A7Fs?p=1
3. 数据来源：https://github.com/peiss/ant-learn-pandas
4. 编写代码环境为anaconda+ jupyter

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准备工作 导包

import pandas as pd

读取csv文件

pandas的 read_excel() 方法

fpath = './datas/ml-latest-small/ratings.csv'
ratings = pd.read_csv(fpath)

查看DataFrame的具体结构

ratings.head() # 前几个

	userId	movieId	rating	timestamp
0	1	1	4.0	964982703
1	1	3	4.0	964981247
2	1	6	4.0	964982224
3	1	47	5.0	964983815
4	1	50	5.0	964982931

查看结构

ratings.shape   #几行几列

(100836, 4)

查看所有列名

ratings.columns  # 列名

Index(['userId', 'movieId', 'rating', 'timestamp'], dtype='object')

index

ratings.index # 索引

RangeIndex(start=0, stop=100836, step=1)

ratings.dtypes  # 每个列名对应的数据类型

userId         int64
movieId        int64
rating       float64
timestamp      int64
dtype: object

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读取txt文件

# 设置txt文件的存储位置
fpath = './datas/crazyant/access_pvuv.txt'

同样调用read_csv()方法

1. 设置切割对象为 \t
2. 没有头部
3. 设置列名为 a,b,c

txt_demo = pd.read_csv(
    fpath,
    sep='\t',
    header=None,
    names=['a','b','c']
)
txt_demo.head()

	a	b	c
0	2019-09-10	139	92
1	2019-09-09	185	153
2	2019-09-08	123	59
3	2019-09-07	65	40
4	2019-09-06	157	98

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读取xls文件

fpath = './datas/crazyant/access_pvuv.xlsx'

pandas的 read_excel() 方法

xlsx_demo = pd.read_excel(fpath)
xlsx_demo

	日期	PV	UV
0	2019-09-10	139	92
1	2019-09-09	185	153
2	2019-09-08	123	59
3	2019-09-07	65	40
4	2019-09-06	157	98
5	2019-09-05	205	151
6	2019-09-04	196	167
7	2019-09-03	216	176
8	2019-09-02	227	148
9	2019-09-01	105	61