如何使用pandas读取文件?使用pandas读取文件的方法有哪些?

我们知道pandas可以将读取表格型数据,然后将其转换成DataFrame类型的数据结构,再通过操作DataFrame进行数据分析,数据预处理以及行和列的操作等 。今天给大家讲讲如何使用pandas读取文件?使用pandas读取文件的方法有哪些?下面介绍一些常用读取文件的方法,下面一起来学习一下吧!

如何使用pandas读取文件?使用pandas读取文件的方法有哪些?

文章插图
1、read_csv函数
这个函数的功能是可以让文件或者文件中url地址以及文件新对象中加载带有分隔符的数据,它默认分隔符是逗号,下面看个例子,我有一个hh.txt文本文件 。
hh.txt文件内容:
a,b,c,d,subject
1,2,3,4,web
5,6,7,8,python
9,10,11,12,c++
data = pd.read_csv("hh.txt")print(data)运行结果:
a  b  c  d  subject1  2  3  4  web5  6  7  8  python9  10  11  12   c++【如何使用pandas读取文件?使用pandas读取文件的方法有哪些?】2、read_table函数
Read_table函数的功能从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符("\t") 。
hh.txt的内容还是不变,我们可以通过指定read_table的sep参数来修改默认的分隔符 。
data = pd.read_table("hh.txt",sep=",")print(data)运行结果:
a  b  c  d  name1  2  3  4   web5  6  7  8   python9  10  11  12   c++读取没有标题的文件案例:
hh.txt表中有这些数据
1,2,3,4,python5,6,7,8,java9,10,11,12,c++data = pd.read_csv("hh.txt") #默认将第一行作为标题print(data)1  2  3  4 python0 5  6  7  8  java1 9 10 11 12  c++  #设置header参数,读取文件的时候没有标题
data1 = pd.read_csv("hh.txt",header=None)print(data1)输出:
0  1  2  3    41  2  3  4 python5  6  7  8  java9 10 11 12   c++设置names参数,来设置文件的标题
data2 = pd.read_csv("hh.txt",names=["a","b","c","d","name"])print(data2)输出:
a b  c  d  name1 2  3  4 python5 6  7  8  java9 10 11 12   c++有关如何使用pandas读取文件?使用pandas读取文件的方法有哪些?的内容就介绍到这里啦,想要了解更多有关内容的朋友可以耐心阅读加关注哦!

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