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[开发工具]Python深度学习入门笔记(一):使用Pandas从CSV格式的文件读取数据

如何使用 Pandas 将 CSV 文件导入 Python

使用 Pandas 将 CSV 文件导入 Python 的完整步骤,如下:

首先,这里有一个简单的模板,使用它将 CSV 文件导入 Python:

import pandas as pd

df = pd.read_csv (r'Path where the CSV file is stored\File name.csv')
print (df)

详细步骤

将数据导入 python

现在有一个数据,我们把以下客户列表和一些其他销售信息存储在 CSV 文件中(文件名为“client”):
在这里插入图片描述

STEP1: 找到文件路径

首先,假设一个 CSV 文件存储在以下路径下:

C:\Users\Ron\Desktop\Clients.csv

修改下面的 Python 代码以反映 CSV 文件在本机上的存储路径。 注意不要忘记以下几点:

  1. 路径正确且完整,且用 '/'作为间隔
  2. 文件名对应
  3. 文件扩展名为.csv

STEP2: 使用以下代码

复制以下代码或者手动输入(代码中有注释):

import pandas as pd

df = pd.read_csv (r'C:\Users\Ron\Desktop\Clients.csv')   
#read the csv file (put 'r' before the path string to 
#address any special characters in the path, such as '\'). 
#Don't forget to put the file name at the end of the path + ".csv"
print (df)

STEP3: 运行代码

在大多数编译器中,使用F5进行编译运行,你就会在console看到如下内容:
在这里插入图片描述

STEP4: 额外步骤,如果你想取出一部分数据

如果想从 CSV 文件中选择列的子集怎么办?

例如,如果只想选择Person Name和Country列,可以指定这些列名称,

import pandas as pd 

data = pd.read_csv (r'C:\Users\Ron\Desktop\Clients.csv')    
df = pd.DataFrame(data, columns= ['Person Name','Country']) 
print (df )

注意要需要确保代码中指定的列名与 CSV 文件中的列名完全匹配

否则所有结果都会变成NaN values

准备好后,运行代码(在调整文件路径后),看到只剩 Person Name 和 Country 列:
在这里插入图片描述
要了解有关使用 Pandas 导入 CSV 文件的更多信息,请访问 Pandas 文档

Pandas readcsv文档.

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加:2021-10-24 15:05:58  更:2021-10-24 15:07:29 
 
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