python.csv 按行按列读取

 

参考：https://blog.csdn.net/ly_ysys629/article/details/55107237

    # header=0,表示文件第0行为列索引
    # index_col=0,表示文件第0列为行索引
    userTable=pd.read_csv('./data/preprefe_%s.csv'%str(i),header=0,index_col=0)

 

 

 

常用参数的读取csv文件

import pandas as pd
obj=pd.read_csv('f:/ceshi.csv')
print obj
print type(obj)
print obj.dtypes

  Unnamed: 0  c1  c2  c3
0          a   0   5  10
1          b   1   6  11
2          c   2   7  12
3          d   3   8  13
4          e   4   9  14
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Unnamed: 0    object
c1             int64
c2             int64
c3             int64
dtype: object

ceshi.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，obj.dtypes可以查看每列的数据类型

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',header=None,names=range(2,5))
print obj_2

    2   3   4
0  c1  c2  c3
1   0   5  10
2   1   6  11
3   2   7  12
4   3   8  13
5   4   9  14

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('f:/ceshi.csv',header=0,names=range(2,5))
print obj_2

   2  3   4
0  0  5  10
1  1  6  11
2  2  7  12
3  3  8  13
4  4  9  14

header=0，表示文件第0行（即第一行，python，索引从0开始）为列索引，这样加names会替换原来的列索引。

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0)
print obj_2

• 1
• 2

   c1  c2  c3
a   0   5  10
b   1   6  11
c   2   7  12
d   3   8  13
e   4   9  14

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=[0,2])
print obj_2

      c1  c3
  c2        
a 5    0  10
b 6    1  11
c 7    2  12
d 8    3  13
e 9    4  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（0-）

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0,usecols=[0,1,2,3])
print obj_2

   c1  c2  c3
a   0   5  10
b   1   6  11
c   2   7  12
d   3   8  13
e   4   9  14

obj_2=pd.read_csv('f:/ceshi.csv',index_col=0,usecols=[1,2,3])
print obj_2

    c2  c3
c1        
0    5  10
1    6  11
2    7  12
3    8  13
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=[0,1,2,3]时，即选中所有列，之后令第一列为行索引，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('f:/ceshi.csv',index_col=0,nrows=3)
print obj_2

   c1  c2  c3
a   0   5  10
b   1   6  11
c   2   7  12

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。