详解pandas.read_csv()（读取CSV文件）函数使用方法(图文详解1)

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详解pandas.read_csv()/pd.read_csv函数（读取CSV文件）使用方法(图文详解1)

详解pandas.read_csv()（读取CSV文件）函数使用方法(图文详解1)

read_csv 参数

详解pandas.read_csv()/pd.read_csv函数（读取CSV文件）使用方法(图文详解1)

Pandas 是 Python 中非常强大的数据分析和操作库,它提供了 read_csv() 函数用于读取 CSV 格式的数据文件。下面我们来详细介绍 read_csv() 函数的使用方法。

底层原理:
Pandas read_csv() 函数的底层实现依赖于 Python 内置的 csv 模块。它使用 csv 模块提供的功能,对 CSV 文件进行解析和读取,并将数据转换为 Pandas DataFrame 对象。

read_csv() 函数内部会执行以下步骤:

打开指定的 CSV 文件,并使用 csv 模块的 reader 函数读取文件内容。
根据函数参数,对读取到的数据进行各种预处理,如处理列名、指定数据类型等。
将处理好的数据转换为 Pandas DataFrame 对象,并返回。

使用步骤:

导入 Pandas 库: 在使用 read_csv() 函数之前,需要先导入 Pandas 库。
指定 CSV 文件路径: 确定要读取的 CSV 文件的路径或名称。
调用 read_csv() 函数: 使用 read_csv() 函数读取 CSV 文件,并传入相关参数。
处理读取到的 DataFrame: 根据需求,对读取到的 DataFrame 对象进行进一步的数据处理和分析。

示例代码:

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.head())

# 指定列名和数据类型
df = pd.read_csv('example.csv', 
                 names=['A', 'B', 'C'], 
                 dtype={'A': int, 'B': float, 'C': str})
print(df.dtypes)

# 处理缺失值
df = pd.read_csv('example.csv', na_values=['NA', '--'])
print(df.isnull().sum())

# 指定分隔符和编码
df = pd.read_csv('example.tsv', sep='\t', encoding='utf-8')
print(df.head())

在这个示例中,我们展示了 read_csv() 函数的几种常见用法: