Python Pandas——Read_csv详解

Question

如题所述

Answer 1

Python Pandas——Read_csv详解

数据的获取是数据分析的第一步，而读取数据则是关键环节。本文以 Pandas 的 read_csv 方法为例，详细解析了如何使用此方法进行数据读取及其数据预处理的技巧。通过预处理数据，不仅能够提升读取速度，还能为后期的数据清洗和分析打下坚实的基础。

导入必要的库后，我们可以根据需要指定整个 DataFrame 或各个列的数据类型，以确保数据格式的准确性。Pandas 提供了多种方法来确保列仅包含一个 dtype。例如，可以使用 read_csv（） 的 converters 参数，或者在读取数据后使用 to_numeric（） 函数进行类型转换。

对于类别数据的处理，可以使用 dtype='category' 或 CategoricalDtype（类别，有序）进行直接解析。通过指定 dtype='category'，可以将数据处理为无序分类，其类别为数据中观察到的唯一值。对于更精细的控制，可以创建 CategoricalDtype，然后将其传递给特定列的 dtype。使用 dtype=CategoricalDtype 时，对于 dtype.categories 之外的“意外”值，将被视为缺失值。

在读取文件时，可以调整列名，重命名列以及控制是否丢弃标题行。文件可能包含标题行，也可能没有标题行，pandas 会根据实际情况进行处理。同时，可以使用 usecols 参数选择文件中的特定列。对于注释行和空行的处理，可以通过设置 comment 参数来忽略注释行，并通过 skip_blank_lines 参数来控制是否忽略空行。

在处理日期时间数据时，可以使用关键字参数 parse_dates 和 date_parser 指定列的日期/时间格式，将字符串转换为日期时间对象。通过 parse_dates 关键字，可以指定列的组合来解析日期和/或时间。此外，还可以使用字典来指定自定义名称列，并通过 index_col 参数将新列用作索引。如果在数据前添加一个新列，则可以将多个文本列解析为单个日期列。

对于包含混合时区的列，Pandas 不能原生表示。为了解析包含混合时区的值并将其转换为 datetime 列，可以将部分应用的 to_datetime（） 函数传递给 utc=True 作为 date_parser。通过这些详细的解析技巧，可以有效提升数据读取效率和数据处理的准确性。