【Python】进阶学习：pandas–read_csv()用法详解
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文章目录
一、为什么需要read_csv()？ 二、read_csv()的基本用法️ 三、read_csv()的参数️ 四、实际案例应用 五、总结欄 六、期待与你共同进步
一、为什么需要read_csv()？
在数据分析的旅程中，我们经常需要从CSV（Comma Separated Values，逗号分隔值）文件中读取数据。CSV是一种常见的数据存储格式，由于其简单性和通用性，被广泛应用于各种领域。Pandas库中的read_csv()函数为我们提供了一个方便、高效的方式来读取这些数据。
二、read_csv()的基本用法
使用read_csv()函数读取CSV文件的基本语法是：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('file_path.csv')
其中，file_path.csv是你的CSV文件的路径。
例如，如果你有一个名为data.csv的文件，你可以这样读取它：
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)
输出：
StringColumn IntColumn FloatColumn BoolColumn MixedColumn
0 A 0 0.311623 False class1
1 B 1 0.377196 True class2
2 C 2 0.930861 True class3
️ 三、read_csv()的参数
read_csv()函数有许多参数可以帮助我们更好地处理数据。以下是一些常用的参数：
sep 或 delimiter：指定分隔符，默认为,。如果你的CSV文件使用的是其他分隔符，如\t（制表符），你可以这样指定： data = pd.read_csv('data.csv', sep='\t')
header：指定表头行。默认为0，表示第一行是表头。如果CSV文件没有表头，你可以设置为None。 data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
index_col：将某一列设置为索引。 data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
输出： usecols：选择读取的列。你可以传入一个列名的列表，或者一个整数列表来表示列的索引。 data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['IntColumn', 'FloatColumn'])
print(data)
或者 data = pd.read_csv('data.csv', usecols=[1, 2])
输出： IntColumn FloatColumn
0 0 0.311623
1 1 0.377196
2 2 0.930861
na_values：指定哪些值应被视为NaN（缺失值）。
data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A', 'nan'])
dtype：指定列的数据类型（谨慎使用，具体情况具体分析，容易报错）。
data = pd.read_csv('data.csv', dtype={'StringColumn': str, 'IntColumn': int})
这只是read_csv()函数的一部分参数，还有更多参数可以帮助你更好地处理CSV文件。
️ 四、实际案例应用
假设你有一个名为sales.csv的CSV文件，其中包含以下数据：
date,product,sales
2023-01-01,A,100
2023-01-02,B,150
2023-01-03,A,200
2023-01-04,C,250
你可以使用read_csv()函数读取这个文件，并进行一些数据分析。
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data= pd.read_csv('sales.csv')
# 查看数据
print(data)
print("*"*50)
# 计算每个产品的总销售额
total_sales = data.groupby('product')['sales'].sum()
print(total_sales)
print("*"*50)
# 计算每个日期的销售额
daily_sales = data.groupby('date')['sales'].sum()
print(daily_sales)
输出：
date product sales
0 2023-01-01 A 100
1 2023-01-02 B 150
2 2023-01-03 A 200
3 2023-01-04 C 250
**************************************************
product
A 300
B 150
C 250
Name: sales, dtype: int64
**************************************************
date
2023-01-01 100
2023-01-02 150
2023-01-03 200
2023-01-04 250
Name: sales, dtype: int64
这个例子中，我们首先使用read_csv()函数读取了CSV文件。然后，我们使用groupby()函数按产品和日期对数据进行分组，并使用sum()函数计算每个组的销售额。最后，我们打印了结果。
五、总结
read_csv()函数是Pandas库中一个非常重要的函数，它为我们提供了一个方便、高效的方式来读取CSV文件。通过掌握read_csv()函数的基本用法和参数，我们可以轻松地处理各种CSV文件，并进行数据分析和处理。
在本文中，我们详细介绍了read_csv()函数的基本用法。我们还通过一个实际案例演示了如何使用read_csv()函数进行数据分析。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用read_csv()函数，为你的数据分析工作带来便利。
欄 六、期待与你共同进步
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