用python读取csv文件数据的方法是什么？ |
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用python读取csv文件数据的方法是什么？
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这篇文章给大家分享的是用python读取csv文件数据的方法。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，文中示例代码介绍的非常详细，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。 数据保存在csv文件中
参数header=None的有无 （1）没有header=None――直接将csv表中的第一行当作表头 # 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("data1.csv") print(data)打印结果为：
（2）有header=None――自动添加第一行当作表头 # 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("data1.csv",header=None) print(data)打印结果为：
（这里根据csv表的格式，将header=None不写） （1）获取所有列，并存入一个数组中 # 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("data1.csv") # print(data) # ①获取所有列，并存入一个数组中 import numpy as np data = np.array(data) print(data) # 用户编号 性别 年龄(岁) 年收入(元) 是否购买 # [[15624510 1 19 19000 0] # [15810944 1 35 20000 0] # [15668575 2 26 43000 0] # [15603246 2 27 57000 0] # [ ... ... ... ... ...]]（2）获取指定列的数据，并存入一个数组中 方法一：从csv文件获取data，data[ ] ――需要考虑数据的维度问题 # 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv("data1.csv") print(data) # 用户编号 性别 年龄(岁) 年收入(元) 是否购买 # (1)获取第1列，并存入一个数组中 import numpy as np col_1 = data["用户编号"] #获取一列，用一维数据 data_1 = np.array(col_1) print(data_1) # [15624510 15810944 15668575 15603246 15804002 15728773 15598044 15694829 # 15600575 15727311 15570769 15606274 15746139 15704987 15628972 15697686 # 15733883 15617482 15704583 15621083 15649487 15736760 15714658 15599081 # 15705113 15631159 15792818 15633531 15744529] # (2)获取第1，2列 col_12 = data[["用户编号","性别"]] #获取两列，要用二维数据 data_12 = np.array(col_12) print(data_12) # [[15624510 1] # [15810944 1] # [15668575 2] # [15603246 2] # [ ... ..]]方法二：usecols=[ ] ―― 直接写入获取的列数 import pandas as pd import numpy as np data_1 = pd.read_csv("data1.csv",usecols=["用户编号"]) data_1 = np.array(data_1) print(data_1) # [[15624510] # [15810944] # [15668575] # [15603246] # [ ... ]] # (2)如获取第1,2列 data_12 = pd.read_csv("data1.csv",usecols=["用户编号","性别"]) data_12 = np.array(data_12) print(data_12) # [[15624510 1] # [15810944 1] # [15668575 2] # [15603246 2] # [ ... ..]]方法三：iloc[ ] ――实质就是切片操作 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv("data1.csv") # （1）获取第1列 data_1 = data.iloc[:,0] data_1 =np.array(data_1) print(data_1) # [15624510 15810944 15668575 15603246 15804002 15728773 15598044 15694829 # 15600575 15727311 15570769 15606274 15746139 15704987 15628972 15697686 # 15733883 15617482 15704583 15621083 15649487 15736760 15714658 15599081 # 15705113 15631159 15792818 15633531 15744529] # （2）获取第1，2列 data_12 = data.iloc[:,0:2] data_12 = np.array(data_12) print(data_12) # [[15624510 1] # [15810944 1] # [15668575 2] # [15603246 2] # [ ... ..]] # 获取最后两列 data_last = data.iloc[:,-2:] data_last = np.array(data_last) print(data_last) # [[ 19000 0] # [ 20000 0] # [ 26 43000 0] # [ 27 57000 0] # [ ... ... ...]]关于用python读取csv文件数据的方法就介绍到这，本文代码仅供参考，感兴趣的朋友可以了解看看，希望能对大家有帮助，想要了解更多python读取csv文件数据的方法，大家可以关注其它的相关文章。 文本转载自脚本之家 |
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