自学教程：csv逗号分隔符转换 python导入xlsx转为csv python提出csv中数据 如何将csv文件处理成rdf文件

概述

通过pandas处理数据时，数据从何而来呢？基本都是从外部获取的，如纯文本文件、excel、数据库、网页等，所以从外部导入数据的重要性不言而喻。

这篇文章将介绍导入csv和excel文件为Pandas的DataFrame对象。

导入CSV文件

csv文件类型实际是文本文件，由于文本文件没有固定的格式或数据类型等，所以csv文件形式可以是千变万化，下面将介绍如何来导入杂乱无章的csv文件。

主要函数：

read_csv()

由于csv文件中数据、格式等导致杂乱无章，所以read_csv()函数的参数达50多个。

第一个参数filepath_or_buffer为文件名

第二个参数为sep为分隔符，有逗号(',')、制表符('t')等分隔符

最简单的形式

文件如下：

文本编辑器打开如下：

由上图看到，以制表符't'分隔，函数参数使用sep= 't'

import 

设置列名

有时csv文件中没有列名，这时若直接读取会自动将第一行数据当做列名，如下所示：

import 

若csv文件中没有列名，可以通过参数自行设置：

names设置列名

header=None 设置默认的列名

默认列名（header=None）

import 

自定义列名（names）

传入一个列表

import 

设置行索引

可以将某列的值作为行索引，指定参数index_col即可

import 

若需要将多个列做成一个层次化行索引，传入参数index_col一个列表即可

import 

导入时跳过某行或多行

有时某行或多行的数据不是我们想要的，可以设置参数skiprows跳过

下面例子跳过第一行和第三行

import 

csv文件中缺失值及无效值处理

有时文件中难免会有各种情况，如空值等

下图中箭头处是空值

import 

缺失值时，读取后默认为NaN。

当然有些值是无效值，也可以通过参数na_values来将这个无效值处理成NaN

import 

分块读取csv文件

对于大文件而言，有时候一次性导入要花费大量时间，也可能是我们只需要前面多少行的数据，同时显示的时候可能只需要显示多少行等，这时就需要分块的操作。

文件如下：

• 只显示10行的数据

通过设置 ：pd.options.display.max_rows = 10

import 

从上面结果看到，确实是只显示了10行数据，便于查看。

• 读取前N行数据

通过设置参数 nrows即可

import 

• 分块读取

对于一个大文件可以分块读取，设置参数chunksize即可，若设置这个参数后将返回一个TextFileReader 对象迭代器，可以用这个对象逐块迭代

import 

从上图看到10条为一块，由于太长了就没有全部截图。

同时TextFileReader 对象有个get_chunk()方法可以读取任意大小的块。

import 

read_csv()其他常用参数就不一一阐述，具体可查看下图

数据写入CSV文件

写入与读取是逆过程，主要使用csv文件对象的函数to_csv()

参数

sep：设置分隔符

na_rep：设置缺失值在csv文件中的显示

columns：指定顺序排列

需要写入csv文件的数据如下所示：

import 

写入数据到csv：

zarten_csv

Pandas操作Excel文件

excel也是比较常见的数据文件格式。

使用函数 read_excel()

跟read_csv()类似，若excel中没有列，会将第一行默认作为列，同样用参数names设置

import 

我们知道，excel中有多个表单，通过sheet_name参数来设置表单名，若不知道默认为第一个表单。

import 

数据写入excel文件

使用函数to_excel()

import 

要写的数据如下：

zarten_excel

其他用法跟csv用法类似，可参考前面所讲的。