學(xué)習(xí)筆記，僅供參考

參考自：pandas.read_csv參數(shù)詳解；《python編程從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)編程》

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查看并更改當(dāng)前工作目錄

當(dāng)前工作目錄就是python(準(zhǔn)確的說，是python解釋器和編輯器)的讀寫文件和文件夾的默認(rèn)路徑。

• 舉個(gè)例子

In [35]: os.getcwd() Out[35]: 'C:\\Users\\goatbishop'In [36]: os.chdir(r"C:\Users\goatbishop\Desktop\data")In [37]: os.getcwd() Out[37]: 'C:\\Users\\goatbishop\\Desktop\\data'In [39]: data = open("car_info_train.csv", "r")In [40]: data.readline() Out[40]:'CUST_ID,CUST_SEX,CUST_AGE,CUST_MARRY,BUYERPART,CAR_MODEL,CAR_COLOR,CAR_AGE,CAR_PRICE,IS_LOAN,LOAN_PERIED,LOAN_AMOUNT,F_INSORNOT,ALL_BUYINS_N,DLRSI_CNT,GLASSBUYSEPARATE_CNT,SII_CNT,IS_LOST\n'In [42]: data.close()

讀取文件

對(duì)于不同類型的文件，我們應(yīng)該采取不同的策略導(dǎo)入文件。

由于在分析數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常要導(dǎo)入csv文件，所以，我們介紹一下Pandas第三方包里的read_csv方法(這里只寫了部分參數(shù))：

import pandas as pd pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep = ',', header = 'infer', names=None, nrows = None, index_col = None)

• 參數(shù)說明

參數(shù)說明

filepath_or_buffer	讀取的文件名，參數(shù)值類型為字符串，這個(gè)字符串也可以是URL
sep	指定分隔符，如果不指定參數(shù)，則會(huì)嘗試使用逗號(hào)分隔
header	指定行數(shù)用來作為列名，參數(shù)可以是int類型數(shù)據(jù)，或是填裝int類型數(shù)據(jù)的列表,當(dāng)參數(shù)值為0時(shí),表示將文件第1行（索引為0的行）為列索引，當(dāng)參數(shù)值為None時(shí)，則會(huì)將文件當(dāng)成無列名的文件，這樣read_csv會(huì)從0開始,為其自動(dòng)加上列索引
names	設(shè)置列名的列表，如果數(shù)據(jù)文件中沒有列標(biāo)題行，就需要執(zhí)行header=None，我們知道read_csv會(huì)幫助我們自動(dòng)添加列索引，這時(shí)，我們可以利用names屬性手動(dòng)指定列名，且列名列表中不能出現(xiàn)重復(fù)元素
nrows	需要讀取的行數(shù)（從文件頭開始算起），屬性值為int類型
index_col	將真實(shí)的某列當(dāng)做index,屬性值為int類型

• 舉個(gè)例子

我們先看一下原始數(shù)據(jù)testData.csv文件：

idagemoneyother

1	20	8000	1
2	32	7000	0
3	21	6000	1
4	24	5000	1
5	30	4000	0
6	19	3000	1
7	18	2000	0
8	25	10000	1
9	27	11000	0
10	22	12000	0

讀取方式1：

In [47]: data = read_csv("testData.csv")In [48]: data Out[48]:id age money other 0 1 20 8000 1 1 2 32 7000 0 2 3 21 6000 1 3 4 24 5000 1 4 5 30 4000 0 5 6 19 3000 1 6 7 18 2000 0 7 8 25 10000 1 8 9 27 11000 0 9 10 22 12000 0

讀取方式2：

In [49]: data = read_csv("testData.csv", header = None)In [50]: data Out[50]:0 1 2 3 0 id age money other 1 1 20 8000 1 2 2 32 7000 0 3 3 21 6000 1 4 4 24 5000 1 5 5 30 4000 0 6 6 19 3000 1 7 7 18 2000 0 8 8 25 10000 1 9 9 27 11000 0 10 10 22 12000 0

讀取方式3：

In [51]: data = read_csv("testData.csv", header = None, names = ['a', 'b', 'c', 'd'])In [52]: data Out[52]:a b c d 0 id age money other 1 1 20 8000 1 2 2 32 7000 0 3 3 21 6000 1 4 4 24 5000 1 5 5 30 4000 0 6 6 19 3000 1 7 7 18 2000 0 8 8 25 10000 1 9 9 27 11000 0 10 10 22 12000 0

讀取方式4：

In [60]: data = read_csv("testData.csv", nrows = 6)In [61]: data Out[61]:id age money other 0 1 20 8000 1 1 2 32 7000 0 2 3 21 6000 1 3 4 24 5000 1 4 5 30 4000 0 5 6 19 3000 1

讀取方式5：

In [62]: data = read_csv("testData.csv", index_col = 0)In [63]: data Out[63]:age money other id 1 20 8000 1 2 32 7000 0 3 21 6000 1 4 24 5000 1 5 30 4000 0 6 19 3000 1 7 18 2000 0 8 25 10000 1 9 27 11000 0 10 22 12000 0

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python观察日志(part22)--设置工作目录及文件读取的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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