csv文件读写

• pandas内置了10多种数据源读取函数，常见的就是CSV和EXCEL
• 使用read_csv方式读取。结果为dataframe格式
• 在读取csv文件时，文件名称尽量是英文
• 参数较多，可以自行控制，但很多时候用默认参数
• 读取csv时，注意编码，常用编码为utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等
• 使用to_csv方法快速保存

import numpy as np
import pandas as pd
import os

  

 

  
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os.getcwd()

  

 

  
1
 

'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之文件读写'

  

 

  
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os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据')

  

 

  
1
 

baby = pd.read_csv('sam_tianchi_mum_baby.csv', encoding='utf-8')

  

 

  
1
 

baby.head(5)

  

 

  
1
 

order = pd.read_csv('meal_order_info.csv', encoding='gbk', dtype={'info_id':str, 'emp_id':str})

  

 

  
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order.info()

  

 

  
1
 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 945 entries, 0 to 944
Data columns (total 21 columns):
info_id 945 non-null object
emp_id 945 non-null object
number_consumers 945 non-null int64
mode 0 non-null float64
dining_table_id 945 non-null int64
dining_table_name 945 non-null int64
expenditure 945 non-null int64
dishes_count 945 non-null int64
accounts_payable 945 non-null int64
use_start_time 945 non-null object
check_closed 0 non-null float64
lock_time 936 non-null object
cashier_id 0 non-null float64
pc_id 0 non-null float64
order_number 0 non-null float64
org_id 945 non-null int64
print_doc_bill_num 0 non-null float64
lock_table_info 0 non-null float64
order_status 945 non-null int64
phone 945 non-null int64
name 945 non-null object
dtypes: float64(7), int64(9), object(5)
memory usage: 155.1+ KB

  

 

  
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order.head(5)

  

 

  
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5 rows × 21 columns

baby = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', nrows=100)  # 读取前100行

  

 

  
1
 

baby

  

 

  
1
 

100 rows × 7 columns

# 数据显示不完全怎么办，可自行设置显示行数和列数
pd.set_option('display.max_columns',20)  # 最多显示20列

  

 

  
1
  
2
 

pd.set_option('display.max_rows',100)  # 最多显示100行

  

 

  
1
 

baby

  

 

  
1
 

os.getcwd()

  

 

  
1
 

'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据'

  

 

  
1
 

# 保存csv文件
# index=False 表示索引行不写入csv文件
baby.to_csv('a1.csv', encoding='utf-8', index=False)

  

 

  
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文章来源: ruochen.blog.csdn.net，作者：若尘，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：ruochen.blog.csdn.net/article/details/105452928