这篇文章主要介绍了Pandas操作CSV文件的读写实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
（1）、导库
import pandas as pd from pandas import Series
（2）、读取csv文件的两种方式
#读取csv文件的两种方式 f = open('E:/建模/第5周/data/ex1.csv') #方法一 df = pd.read_csv(f) print(df) f.close f = open('E:/建模/第5周/data/ex1.csv') #方法二，必须指定分隔符为','，否则会读取失败 df = pd.read_table(f,sep=',') print(df) f.close
（2）、根据需要条件读取csv文件
#根据需要条件读取csv文件 f = open('E:/建模/第5周/data/csv_mindex.csv') df = pd.read_csv(f,header=None) #不需要表头 df = pd.read_csv(f,names=['a','b','c','d','message']) #添加表头 df = pd.read_csv(f,names=['a','b','c','d','message'],index_col = 'message') #指定某一列作为行索引 df = pd.read_csv(f,index_col = ['key1','key2']) #指定多列作为行索引 print(df) f.close
（3）、利用正则表达式读取不同含有不同分隔符的文件
#利用正则表达式读取不同含有不同分隔符的文件 f = open('E:/建模/第5周/data/ex3.txt') df = pd.read_table(f,sep='\s+') print(df)
（4）、根据需要选择需要读的行
#根据需要选择需要读的行<div style="color:transparent">来源gaodai.ma#com搞##代!^码@网</div> f = open('E:/建模/第5周/data/ex4.csv') df = pd.read_table(f,sep=',',skiprows=[0,2,3]) #跳过不想读的行 print(df)
（5）、处理缺失值
#处理缺失值 f = open('E:/建模/第5周/data/ex5.csv') df = pd.read_table(f,sep=',',na_values='world') #如果数据中有'world'，也会视为缺失值 print(df)
（6）、逐行读取文件
#逐行读取文件 f = open('E:/建模/第5周/data/ex6.csv') df = pd.read_table(f,sep=',',nrows=5) #只读取前面5行 print(df)
（7）、将dataframe数据写入csv文件
#将dataframe数据写入csv文件 f = open('E:/建模/第5周/data/ex5.csv') data = pd.read_csv(f) data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv') #将dataframe输出到csv文件中 data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',na_rep='ok') #将缺失值补上‘ok' data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',header=None) #不设置表头 data.to_csv('E:/建模/第5周/data/out.csv',columns=['a','b']) #写出指定的列
（8）、将csv文件读取位Series
#将csv文件读取位Series f = open('E:/建模/第5周/data/tseries.csv') series = Series.from_csv(f,parse_dates=True) print(series)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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转载请注明原文链接：Pandas操作CSV文件的读写实现方法
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