如何使用pandas读取文件？使用pandas读取文件的方法有哪些？ - 大盘站

Python 2022-12-16 0 1

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？

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  subject
1  2  3  4  web
5  6  7  8  python
9  10  11  12   c++

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  name
1  2  3  4   web
5  6  7  8   python
9  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,python
5,6,7,8,java
9,10,11,12,c++
data = pd.read_csv("hh.txt")
 #默认将第一行作为标题
print(data)
1  2  3  4 python
0 5  6  7  8  java
1 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    4
1  2  3  4 python
5  6  7  8  java
9 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  name
1 2  3  4 python
5 6  7  8  java
9 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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