手把手教你使用Pandas读取结构化数据
导读：Pandas是一个基于Numpy库开发的更高级的结构化数据分析工具，提供了Series、DataFrame、Panel等数据结构，可以很方便地对序列、截面数据（二维表）、面板数据进行处理。
DataFrame是我们常见的二维数据表，包含多个变量（列）和样本（行），通常被称为数据框。 Series是一个一维结构的序列，包含指定的索引信息，可以被视作DataFrame中的一列或一行。其操作方法与DataFrame十分相似。 Panel是包含序列及截面信息的三维结构，通常被称为面板数据。
import pandas as pd
csv = pd.read_csv('data/sample.csv')
csv
id name scores
0 1 小明 78.0
1 2 小红 87.0
2 3 小白 99.0
3 4 小青 99999.0
4 5 小兰 NaNfilepath_or_buffer csv文件的路径 sep = ',' 分隔符，默认为逗号 header = 0 int类型，0代表第一行为列名，若设定为None将使用数值列名 names = [] list，重新定义列名，默认为None usecols = [] list，定义读取的列，设定后将缩短读取数据的时间，并减小内存消耗，适合读取大量数据，默认为None dtype = {} dict，定义读取列的数据类型，默认为None nrows = None int类型，指定读取数据的前n行，默认为None na_values = ... str类型，list或dict，指定缺失值的填充值 na_filter = True bool类型，自动发现数据中的缺失值，默认值为True，若确定数据无缺失，可以设定值为False，以提高数据载入的速度 chunksize = 1000 int类型，分块读取，当数据量较大时，可以设定分块读取的行数，默认为None encoding = 'utf-8' str类型，数据的编码，Python3默认编码为UTF-8，Python2默认编码为ASCII
csv = pd.read_csv('data/sample.csv',\
usecols=['id','name'],\
nrows=2) #读取'id'和'name'两列，仅读取前两行
csv
id name
0 1 小明
1 2 小红csvs = pd.read_csv('data/big.csv',chunksize=900)
for i in csvs:
print (i.shape)
(900, 4)
(900, 4)
(900, 4)
(900, 4)
(900, 4)csvs = pd.read_csv('data/big.csv',chunksize=900)
dat = pd.concat(csvs,ignore_index=True)
dat.shape
(4500, 4)csv = pd.read_csv('data/sample.csv',
na_values='99999')
csv
id name scores
0 1 小明 78.0
1 2 小红 87.0
2 3 小白 99.0
3 4 小青 NaN
4 5 小兰 NaNcsv = pd.read_csv('data/sample.csv',
encoding='utf-8')
csv
id name scores
0 1 小明 78.0
1 2 小红 87.0
2 3 小白 99.0
3 4 小青 99999.0
4 5 小兰 NaN
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