Pandas中处理Csv和Excel数据详解

Question

如题所述

Answer 1

导入CSV文件时，我们使用pandas库的read_csv()函数。此函数能处理各种格式的CSV文件。参数filepath_or_buffer用于指定文件路径，sep参数则表示文件中的分隔符，如逗号或制表符。如果CSV文件没有列名，可以设置header=None，或者提供一个自定义的names参数来指定列名。若需将某列作为行索引，使用index_col参数即可。如果文件中有跳过读取的行，通过skiprows参数实现跳过指定行。文件中出现的缺失值默认以NaN表示，可以通过na_values参数将特定无效值转换为NaN。对于大文件，可以使用分块读取，通过设置nrows或chunksize参数来控制读取的行数或每次读取的块大小。
CSV文件处理完成后，我们经常需要将数据写入新的CSV文件。pandas库中的to_csv()函数实现这一功能，通过sep参数设置分隔符，na_rep参数指定缺失值表示方式，columns参数允许指定列顺序。在写入数据时，只需调用to_csv()函数并传入数据和输出文件路径即可。
Excel文件的导入与CSV文件类似，我们使用read_excel()函数来读取。该函数同样支持通过names参数自定义列名或设置header=None来忽略默认列名。若文件包含多个表单，通过sheet_name参数可以选择需要的表单。Excel文件的写入使用to_excel()函数，只需传入数据和输出文件路径即可完成操作。使用pandas操作CSV和Excel文件时，可以灵活地读取、处理和写入数据，为数据分析提供强大支持。