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最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

發布時間：2025/3/15 python 42 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

導讀：本文主要介紹使用Python進行數據分析時必備的編程基礎知識，主要涉及Python的基本數據類型、數據結構、程序控制、讀寫數據等內容。

Python編寫代碼時，是以縮進作為代碼塊的標識，而不是使用花括號等字符，這與其它語言有較大差別。這種方式顯示的代碼可讀性更高，通常使用四個空格或一個tab作縮進，如果是Python編程的新手，要注意這一點。

作者：常國珍、趙仁乾、張秋劍

本文摘編自《Python數據科學：技術詳解與商業實踐》，如需轉載請聯系大數據（ID：hzdashuju）

01 Python的基本數據類型

Python的基本數據類型包括幾種，如下表：

名稱	解釋	示例
str	字符串	'a',"1"
float	浮點數	1.23,11.0
int	整數	3,4
bool	布爾	True,False
complex	復數	1+2j,2+0j

▲表3-1 Python基礎數據類型

下面一一進行詳述。

1. 字符串(str)

Python中，單引號、雙引號、三引號包圍的都是字符串，如下所示：

'spam?eggs' 'spam?eggs'"spam?eggs" 'spam?eggs''''spam?eggs''' 'spam?eggs'type('spam?eggs') str

此外，Python中的字符串也支持一些格式化輸出，例如換行符“\n”和制表符“\t”:

print('First?line.\nSecond?line.') First?line. Second?line.print('1\t2') 1????2

當然，有時候為避免混淆，也會使用轉義字符“\”，用于轉義“\”后一位的字符為原始輸出。

"\"Yes,\"?he?said." '"Yes,"?he?said.'

此外還可以通過在引號前加r來表示原始輸出：

print('C:\some\name')??#有換行符的輸出 C:\some Ameprint(r'C:\some\name')?#原始輸出 C:\some\name

Python中字符串支持加運算表示字符串拼接：

'pyt'+'hon' 'python'

2. 浮點數和整數（float，int）

Python可以處理任意大小的整數，當然包括負整數，在程序中的表示方法和數學上的寫法一模一樣。

?1+1 2

Python支持數值的四則運算，如下所示：

?1+1?#加法 21-1?#減法 01*1?#乘法 12**2?#2的2次方 42/3?#除法 0.66666666666666665//2?#除法(整除) 25%2?#余數 1

Python可以處理雙精度浮點數，可以滿足絕大部分數據分析的需求，要精確空值數字精度，還可以使用numpy擴展庫。

此外，可以使用內置函數進行數值類型轉換，例如轉換數值字符為數值：

float("1") 1.0 int("1") 1

3. 布爾值（Bool：True/False）

Python布爾值一般通過邏輯判斷產生，只有兩個可能結果:True/False

整型、浮點型的“0”和復數0+0j也可以表示False，其余整型、浮點型、復數數值都被判斷為True，如下代碼通過邏輯表達式創建bool邏輯值：

1?==?1 True 1?>?3 False'a'?is?'a' True

當然，Python中提供了邏輯值的運算即“且”、“或”、“非”運算，

True?and?False?#且 FalseTrue?or?False?#或 Truenot?True?#非 False

布爾邏輯值轉換可以使用內置函數bool，除數字0外，其他類型用bool轉換結果都為True。

bool(1) Falsebool("0")? Truebool(0) False

Python中對象類型轉換可參考表3-2。

數據類型	中文含義	轉換函數
Str	字符串	str()
Float	浮點類型	float()
Int	整數	Int()
Bool	邏輯	bool()
Complex	復數	complex()

▲表3-2 Python數據類型轉換

4. 其他

Python中，還有一些特殊的數據類型，例如無窮值，nan(非數值)，None等。可以通過以下方式創建：

float('-inf')?#負無窮 -inffloat('+inf')?#正無窮 inf

下面是無窮值的一些運算，注意正負無窮相加返回nan(not a number)，表示非數值

float('-inf')+1 -inffloat('-inf')/-1 inffloat('+inf')+1 inffloat('+inf')/-1 -inffloat('-inf')+float('+inf') nan

非數值nan在Python中與任何數值的運算結果都會產生nan，nan甚至不等于自身。如下所示。nan可用于表示缺失值。

float('nan')?==?float('nan') False

此外，python中提供了None來表示空，其僅僅支持判斷運算，如下所示

x?=?Nonex?is?None True

02 Python的基本數據結構

Python的基本數據類型包括以下幾種，這些數據類型表示了自身在Python中的存儲形式。在Python中可以輸入type（對象）查看數據類型。

1. 列表(list)

1.1 列表簡介

列表list是Python內置的一種數據類型，是一種有序的集合，用來存儲一連串元素的容器，列表用[]來表示，其中元素的數據類型可不相同。

list1?=?[1,'2',3,4] list1 [1,'2',3,4]

除了使用“[]”創建列表外，還可以使用list()函數：

list([1,2,3]) [1,?2,?3]list('abc') ['a',?'b',?'c']

可以通過索引對訪問或修改列表相應位置的元素，使用索引時，通過”[]”來指定位置。在Python中，索引的起始位置為0，例如取list1的第一個位置的元素：

list1[0] 1

可以通過”:”符號選取指定序列的位置的元素,例如取第1到第3個位置的元素，注意這種索引取數是前包后不包的(包括0位置，但不包括3位置，即取0，1，2位置的元素)：

list1[0:3][1,?'2',?3]

此外，Python中的負索引表示倒序位置，例如-1代表list1最后一個位置的元素：

list1[-1]4

列表支持加法運算，表示兩個或多個列表合并為一個列表，如下所示：

[1,2,3]+[4,5,6][1,?2,?3,?4,?5,?6]

1.2 列表的方法

Python中，列表對象內置了一些方法。這里介紹append方法和extend方法，append方法表示在現有列表中添加一個元素，在循環控制語句中，append方法使用較多，以下是示例：

list2?=?[1,2] list2.append(3) list2[1?,2?,3]

extend方法類似于列表加法運算，表示合并兩個列表為一個列表:

list2?=?[1,2] list2.extend([3,4,5]) list2[1,?2,?3,?4,5]

2. 元組(tuple)

元組與列表類似，區別在于在列表中，任意元素可以通過索引進行修改。而元組中，元素不可更改，只能讀取。下面展示了元組和列表的區別,列表可以進行賦值，而同樣的操作應用于元組則報錯。

list0?=?[1,2,3] tuple0?=?(1,2,3) list0[1]?=?'a' list0[1,?'a',?3]tuple0[1]?=?'a' TypeError??????Traceback?(most?recent?call?last) <ipython-input-35-2bfd4f0eedf9>?in?<module>() ---->?1?tuple0[1]?=?'a' TypeError:?'tuple'?object?does?not?support?item?assignment

這里通過”()”創建元組，python中，元組類對象一旦定義雖然無法修改，但支持加運算，即合并元組。

(1,2,3)+(4,5,6)?(1,?2,?3,?4,?5,?6)

元組也支持像列表那樣通過索引方式進行訪問。

t1?=?(1,2,3)t1[0] 1t1[0:2] (1,2)

3. 集合(set)

Python中，集合(set)是一組key的集合，其中key不能重復。可以通過列表、字典或字符串等創建集合，或通過“{}”符號進行創建。Python中集合主要有兩個功能，一個功能是進行集合操作，另一個功能是消除重復元素。

basket?=?{'apple',?'orange',?'apple',?'pear',?'orange',?'banana'} basket {'apple',?'banana',?'orange',?'pear'}basket?=?set(['apple',?'orange',?'apple',?'pear',?'orange',?'banana']) basket {'apple',?'banana',?'orange',?'pear'}basket?=?set(('apple',?'orange',?'apple',?'pear',?'orange',?'banana')) basket {'apple',?'banana',?'orange',?'pear'}

Python支持數學意義上的集合運算，比如差集、交集、補集、并集等，例如如下集合：

A?=?{1,2,3} B?=?{3,4,5}

A，B的差集，即集合A的元素去除AB共有的元素：

A?–?B{1,?2}

A，B的并集，即集合A與集合B的全部唯一元素：

A?|?B{1,?2,?3,?4,?5}

A，B的交集，即集合A和集合B共有的元素：

A?&?B{3}

A，B的對稱差，即集合A與集合B的全部唯一元素去除集合A與集合B的公共元素：

A?^?B{1，2，4，5}

需要注意集合不支持通過索引訪問指定元素。

4. 字典（dict）

Python內置了字典dict，在其他語言中也稱為map，使用鍵-值(key-value)存儲，具有極快的查找速度，其格式是用大括號{}括起來key和value用冒號“:”進行對應。例如以下代碼創建了一個字典：

dict1?=?{'Nick':28,'Lily':28,'Mark':24}dict1{'Lily':?28,?'Mark':?24,?'Nick':?28}

字典本身是無序的，可以通過方法keys和values取字典鍵值對中的鍵和值，如下所示：

dict1.keys() ['Nick',?'Lily',?'Mark']dict1.values()[28,?28,?24]

字典支持按照鍵訪問相應值的形式，如下所示：

dict1['Lily']28

這里需要注意定義字典時，鍵不能重復，否則重復的鍵值會替代原先的鍵值,如下所示，鍵’Lily’產生重復，其值被替換。

dict3?=?{'Nick':28,'Lily':28,'Mark':24,'Lily':33}{'Lily':?33,?'Mark':?24,?'Nick':?28}

03 Python的程序控制

程序控制結構是編程語言的核心基礎，Python的編程結構有3種，本節將詳細地介紹這3種結構。

1. 三種基本的編程結構簡介

簡單來說，程序結構分為三種：順承結構、分支結構和循環結構（圖3-1）。

▲圖3-1程序執行結構

順承結構的程序特點是依照次序將代碼一個一個地執行，并返回相應的結果，這種結構較為簡單，易于理解；
分支結構的程序多出了條件判斷，即滿足某種條件就繼續執行，否則跳轉到另外的條件上進行執行；
循環結構用于處理可以迭代的對象，這種結構通過循環可迭代的對象，然后對每一個對象執行程序并產生結果。在迭代次數較多的情況下，使用順承結構往往要寫非常長的代碼，而循環結構則非常簡單。?

這些結構中，分支結構往往需要條件判斷語句進行控制，比如if、else等，而循環結構則需要循環語句for進行控制，當然分支結構與循環結構完全可以混合，這時就可以通過條件循環語句while進行控制。?

下面我們具體看看這幾個結構的程序。

2. 順承結構

2.1 順承結構

現在創建一個列表a:

a?=?[1,2,3,4,5]

需要打印列表a中的所有元素，可以有如下寫法，雖然煩瑣但完成了任務。這種順序執行的編程結構就是順承結構：

print(a[0]) print(a[1]) print(a[2]) print(a[3]) print(a[4])1 2 3 4 5

2.2 邏輯行與物理行

Python中，代碼是逐行提交給解釋器進行編譯的，這里的一行稱為邏輯行，實際代碼也確實是一行，那么代碼的物理行就只有一行，例如上述print代碼，邏輯行和物理行是統一的。

但某些情況下，編寫者寫入一個邏輯行的代碼過長時，可以分拆為多個物理行執行，例如：

tuple(set(list([1,2,3,4,5,6,7,8]))) (1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8)

可以寫為如下方式，符號’\’是換行的標識，此時代碼還是一個邏輯行，但有兩個物理行。

tuple(set(list([1,2,3,\4,5,6,7,8]))) (1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8)

當多個邏輯行代碼過短時：

x?=?1 y?=?2 z?=?3 print(x,y,z)(1,?2,?3)

可以使用分號“;”將多個邏輯行轉化為一個物理行執行：

x?=?1;y?=?2;z?=?3;print(x,y,z)(1,?2,?3)

3. 分支結構

分支結構的分支用于進行條件判斷，Python中，使用if 、elif、else、冒號與縮進表達。詳細語法可見以下示例，下面的語法的判斷邏輯為 :?

若數值x小于0，令x等于0，若成立則打印信息'Negative changed to zero'；
若第一個條件不成立，判斷x是否為0，若成立打印'Zero';
若第一、第二個條件不成立，再判斷x是否為1，若成立打印’single’;
若第一、第二、第三個條件都不成立，打印’more’。

以x=-2測試結果：

x?=?-2 if?x?<?0:?x?=?0print('Negative?changed?to?zero') elif?x?==?0:?print('Zero') elif?x?==?1:?print('Single') else:?print('More')'Negative?changed?to?zero'

這里，if，elif，else組成的邏輯是一個完整的邏輯，即程序執行的時，任何條件成立時，會停止后面的條件判斷。這里需注意，當多個if存在時的條件判斷的結果：若把上述代碼中的elif改為if后，程序執行的結果會發生變化，如下所示：

?x?=?-2 if?x?<?0:?x?=?0print('Negative?changed?to?zero') if?x?==?0:?print('Zero') if?x?==?1:?print('Single') else:?print('More') 'Negative?changed?to?zero' 'Zero' 'More'

此時，上述程序的中任何if判斷結果無論是否成立都會依次執行一遍，所以x=-2會被賦值為0后繼續執行，第二個if判斷為真，第三個if判斷為假時，再跳到else進行執行，此時第三個if和else才是一個完整的邏輯。在寫條件判斷結構的程序時需要注意。

4. 循環結構

這里介紹Python中的for循環結構和while循環結構，循環語句用于遍歷枚舉一個可迭代對象的所有取值或其元素，每一個被遍歷到的取值或元素執行指定的程序并輸出。這里可迭代對象指可以被遍歷的對象，比如列表、元組、字典等。

4.1 For循環

下面是一個for循環的例子， i用于指代一個可迭代對象中a中的一個元素，for循環寫好條件后以冒號結束，并換行縮進，第二行是針對每次循環執行的語句，這里是打印列表a中的每一個元素。

a?=?[1,2,3,4,5] for?i?in?a:print(i)1 2 3 4 5

上述操作也可以通過遍歷一個可迭代對象的索引來完成，a列表一共5個元素，range(len(a))表示生成a的索引序列,這里打印索引并打印a向量索引下的取值。

a?=?['Mary',?'had',?'a',?'little',?'lamb'] for?i?in?range(len(a)):print(i,?a[i])(0,?'Mary') (1,?'had') (2,?'a') (3,?'little') (4,?'lamb')

4.2 while循環

while循環一般會設定一個終止條件，條件會隨著循環的運行而發生變化，當條件滿足時，循環終止。while循環可以通過條件制定循環次數，例如通過計數器來終止掉循環，如下所示，計數器count每循環一次自增1，但count為5時，while條件為假，終止循環。

count?=?1 while?count?<?5:count?=?count?+?1print(count)2 3 4 5

以下是一個比較特殊的示例，演示如何按照指定條件循環而不考慮循環的次數，例如編寫循環，使x不斷減少，當x小于0.0001時終止循環，如下所示，循環了570次，最終x取值滿足條件，循環終止。

x=10 count?=?0? while?True:count?=?count?+?1x?=?x?-?0.02*xif?x<?0.0001:break print?(x,count)(9.973857171889038e-05,?570)

4.3 break、continue、pass

上例中while循環代碼中使用了break表示滿足條件時終止循環。此外，也可通過continue、pass對循環進行控制。Continue表示繼續進行循環，例如如下代碼嘗試打印10以內能夠被3整除的整數，注意continue和break的區別：

count?=?0? while?count?<?10:count?=?count?+?1if?count?%?3?==?0:print(count)??continue3 6 9

使用break：

count?=?0? while?count?<?10:count?=?count?+?1 if?count?%?3?==?0:print(count)??break3

pass語句一般是為了保持程序的完整性而作為占位符使用，例如以下代碼中pass沒有任何操作。

count?=?0? while?count?<?10:count?=?count?+?1if?count?%?3?==?0:pass else:print(count)1 2 4 5 7 8 10

4.4 表達式

在Python中，諸如列表、元組、集合、字典都是可迭代對象，Python為這些對象的遍歷提供了更加簡潔的寫法。例如如下列表對象x的遍歷，且每個元素取值除以10:

x?=?[1,2,3,4,5] [i/10?for?i?in?x] [0.1,?0.2,?0.3,?0.4,?0.5]

上述[i/10 for i in x]的寫法稱為列表表達式，這種寫法比for循環更加簡便。此外對于元組對象、集合對象、字典對象，這種寫法依舊適用，最終產生一個列表對象。

x?=?(1,2,3,4,5)?#元組 [i/10?for?i?in?x][0.1,?0.2,?0.3,?0.4,?0.5]x?=?set((1,2,3,4,5))#集合 [i/10?for?i?in?x][0.1,?0.2,?0.3,?0.4,?0.5]x?=?{'a':2,'b':2,'c':5}#字典 [i?for?i?in?x.keys()]['a',?'c',?'b'][i?for?i?in?x.values()][1,?3,?2]

此外Python還支持集合表達式與字典表達式用于創建集合、字典，例如如下形式創建集合：

{i?for?i?in?[1,1,1,2,2]}?{1,?2}

字典表達式可以以如下方式創建：

{key:value?for?key,value?in?[('a',1),('b',2),('c',3)]}{'a':?1,?'b':?2,?'c':?3}

04 Python的函數與模塊

1. Python的函數

函數是用來封裝特定功能的實體，可對不同類型和結構的數據進行操作，達到預定目標。像之前的數據類型轉換函數入str,float等就屬于函數。當然除了python的內置函數與第三方庫的函數外，還可以自定義函數從而完成指定任務。

1.1 自定義函數示例

例如自定義求一個列表對象均值的函數avg，sum與len函數是python內置函數，分別表示求和與長度：

def?avg(x):mean_x?=?sum(x)/len(x)return(mean_x)

運行完畢后，就可以調用該函數進行運算了:

avg([23,34,12,34,56,23])30

1.2 函數的參數

函數的參數可以分為形式參數與實際參數，形式參數，形式參數作用于函數的內部，其不是一個實際存在的變量，當接受一個具體值時(實際參數)，負責將具體值傳遞到函數內部進行運算，例如之前定義的函數avg，形式參數為x。

def?avg(x):mean_x?=?sum(x)/len(x)return(mean_x)

實際參數即具體值，通過形式參數傳遞到函數內部參與運算并輸出結果，剛才的例子中，實際參數為一個列表：

>avg([23,34,12,34,56,23])

函數參數的傳遞有兩種方式：按位置和按關鍵字。當函數的形式參數過多時，一般采用按關鍵字傳遞的方式，通過形式參數名=實際參數的方式傳遞參數，如下所示，函數age有四個參數，可以通過指定名稱的方式使用，也可按照順序進行匹配：

def?age(a,b,c,d):print(a)print(b)print(c)print(d)age(a?=?'young',b?=?'teenager',c?=?'median',d?=?'old')?#按關鍵字指定名稱young teenager median oldage('young','teenager','median','old')?#按位置順序匹配young teenager median old

函數的參數中，亦可以指定形式參數的默認值，此時該參數稱為可選參數，表示使用時可以不定義實際參數，例如如下例子，函數f有兩個參數，其中參數L指定了默認值None:

def?f(a,?L=None):if?L?is?None:L?=?[]L.append(a)return?L

使用該函數時，只需指定a參數的值，該函數返回一個列表對象，若不給定初始列表L，則創建一個列表，再將a加入到列表中:

f(3)[3]

也可指定可選參數L的取值：

f(3,L?=?[1,2])[1,?2,?3]

1.3 匿名函數lambda

Python中設定了匿名函數lambda，簡化了自定義函數定義的書寫形式。使得代碼更為簡潔。例如通過lambda函數定義一個函數g：

g?=?lambda?x:x+1 g(1)2

該函數相當于如下自定義函數：

def?g(x):return(x+1) g(1)2

2. Python的模塊

為了編寫可維護的代碼，可以把很多函數分組，分別放到不同的文件里，這樣，每個文件包含的代碼就相對較少，很多編程語言都采用這種組織代碼的方式。在Python中，一個.py文件就稱之為一個模塊（Module），其內容形式是文本，可以在IDE中或者使用常用的文本編輯器進行編輯。

自定義模塊

使用文本編輯器創建一個mod.py文件，其中包含一個函數，如下所示：

#?module def?mean(x): return(sum(x)/len(x))

使用自定義模塊時，將mod.py放置在工作目錄下，通過“import 文件名”命令載入：

import?mod

在使用該模塊的函數時，需要加入模塊名的信息，如下：

mod.mean([1,2,3])2

載入模塊還有很多方式，如下（注意別名的使用）：

import?mod?as?m#?as后表示別名 m.mean([1,2,3])2from?modimport?mean?#從mod中載入指定函數mean mean([1,2,3])2from?modimport?*?#?從mod中載入所有函數 mean([1,2,3])2

載入第三方庫

import命令還可以載入已經下載好的第三方庫，使用方式與上面所展示的一致。例如，載入numpy模塊：

import?numpyas?np

此時就可以使用Numpy模塊中的函數了，例如Numpy中提供的基本統計函數:

x?=?[1,2,3,4,5] np.mean(x)#?均值3.0np.max(x)#?最大值5np.min(x)#?最小值1np.std(x)#?標準差1.41421356237np.median(x)#?中位數3.0

Numpy提供了強大的多維數組、向量、稠密矩陣、稀疏矩陣等對象，支持線性代數、傅里葉變換等科學運算，提供了C/C++及Fortron代碼的整合工具。

Numpy的執行效率要比Python自帶的數據結構要高效的多，在Numpy的基礎上，研究者們開發了大量用于統計學習、機器學習等科學計算的框架，基于Numpy的高效率，這些計算框架具備了較好的實用性。可以說， Numpy庫極大地推動了Python在數據科學領域的流行。

若不太清楚如何使用Python 中（含第三方包和庫）的方法和對象，可以查閱相關文檔或使用幫助功能，代碼中獲取幫助信息的方式有多種，比如如下幾種：

?np.mean ??np.mean help(np.mean) np.mean??

05 pandas 讀取結構化數據

Numpy中的多維數組、矩陣等對象具備極高的執行效率，但是在商業數據分析中，我們不僅需要一堆數據，還需要了解各行、列的意義，同時會有針對結構化數據的相關計算，這些是Numpy不具備的。為了方便分析，研究者們開發了Pandas用于簡化對結構化數據的操作。

Pandas是一個基于Numpy開發的更高級的結構化數據分析工具，提供了Series、DataFrame、Panel等數據結構，可以很方便地對序列、截面數據（二維表）、面板數據進行處理。

DataFrame即是我們常見的二維數據表，包含多個變量（列）和樣本（行），通常稱為數據框；Series是一個一維結構的序列，會包含指定的索引信息，可以視作是DataFrame中的一列或一行，操作方法與DataFrame十分相似；Panel是包含序列及截面信息的三維結構，通常稱為面板數據，通過截取會獲得對應的Series和DataFrame。

由于這些對象的常用操作方法是十分相似的，本節讀取與保存數據以及后續章節進行的數據操作，都主要使用DataFrame進行演示。

1. 讀取數據

1.1 使用Pandas讀取文件

Python的Pandas庫提供了便捷讀取本地結構化數據的方法，這里主要以csv數據為例。pandas.read_csv函數可以實現讀取csv數據，讀取方式見以下代碼，其中'data/sample.csv'表示文件路徑:

import?pandas?as?pd csv?=?pd.read_csv('data/sample.csv') csvid?name???scores 0???1???小明?????78.0 1???2???小紅?????87.0 2???3???小白?????99.0 3???4???小青??99999.0 4???5???小蘭??????NaN

按照通常的慣例，Pandas會以pd做為別名，pd.read_csv讀取指定路徑下的文件，然后返回一個DataFrame對象。在命令行中打印DataFrame對象其可讀性可能會略差一些，如果在jupyter notebook 中執行的話，則DataFrame的可讀性會大幅提升：

▲圖3-2 jupyter notebook中的DataFrame展現

打印出來的DataFrame包含了索引（index，第一列），列名（column，第一行）及數據內容（values，除第一行和第一列之外的部分）。

此外，read_csv函數有很多參數可以設置，這里列出常用參數，如表3-3所示。

參數	說明
filepath_or_buffer	csv文件的路徑
sep = ','	分隔符，默認逗號
header = 0	int或list of ints類型，0代表第一行為列名，若設定為None將使用數值列名
names = [...]	list，重新定義列名，默認None
usecols = [...]	list，讀取指定列，設定后將縮短讀取數據的時間與內存消耗，適合大數據量讀取，默認None
dtype = {...}	dict，定義讀取列的數據類型，默認None
nrows = None	int類型，指定讀取大數據量的前多少行，默認None
na_values = ...	str類型，list或dict，指定讀取為缺失值的值
na_filter = True	bool類型，自動發現數據中的缺失值功能，默認打開(True)，若確定數據無缺失可以設定為False以提高數據載入的速度
chunksize = 1000	int類型，分塊讀取，當數據量較大時可以設定分塊讀取的行數，默認為None，若設定將返回一個迭代器
encoding = 'utf-8'	str類型，數據的編碼，python3默認為'utf-8'，python2默認為'ascii'

▲表3-3 pandas.read_csv參數一覽

Pandas除了可以直接讀取csv、Excel、Json、html等文件生成DataFrame，也可以從列表、元組、字典等數據結構創建DataFrame，

1.2 讀取指定行和指定列

使用參數usecol和nrows讀取指定的列和前n行，這樣可以加快數據讀取速度。如下所示，讀取原數據的兩列、兩行:

csv?=?pd.read_csv('data/sample.csv',\usecols=['id','name'],\nrows=2)?#讀取'id'和'name'兩列，僅讀取前兩行 csvid?name 0???1???小明 1???2???小紅

1.3 使用分塊讀取

參數chunksize可以指定分塊讀取的行數，此時返回一個可迭代對象，這里big.csv是一個4500行4列的csv數據，這里設定chunksize=900，分5塊讀取數據,每塊900行，4個變量，如下所示：

csvs?=?pd.read_csv('data/big.csv',chunksize=900) for?i?in?csvs:print?(i.shape)(900,?4) (900,?4) (900,?4) (900,?4) (900,?4)

可以使用pd.concat函數再讀取全部數據。

csvs?=?pd.read_csv('data/big.csv',chunksize=900) dat?=?pd.concat(csvs,ignore_index=True) dat.shape(4500,?4)

1.4 缺失值操作

使用na_values參數指定預先定義的缺失值，數據sample.csv中，“小青”的分數有取值為99999的情況，這里令其讀取為缺失值，操作如下

csv?=?pd.read_csv('data/sample.csv',na_values='99999') csvid?name??scores 0???1???小明????78.0 1???2???小紅????87.0 2???3???小白????99.0 3???4???小青?????NaN 4???5???小蘭?????NaN

1.5 文件編碼

讀取數據時，常遇到亂碼的情況，這里需要先弄清楚原始數據的編碼形式是什么，再以指定的編碼形式進行讀取，例如sample.csv編碼為'utf-8'，這里以指定編碼(參數encoding)讀取。

csv?=?pd.read_csv('data/sample.csv',encoding='utf-8') csvid?name???scores 0???1???小明?????78.0 1???2???小紅?????87.0 2???3???小白?????99.0 3???4???小青??99999.0 4???5???小蘭??????NaN

2. 寫出數據

pandas的數據框對象有很多方法，其中方法“to_csv”可以將數據框對象以csv格式寫入到本地中。to_csv方法的常見參數見表3-4:

參數	解釋
path_or_buf	寫到本地csv文件的路徑
sep = ','	分隔符，默認逗號
na_rep = ''	缺失值寫入代表符號，默認''
header = True	bool,是否寫入列名，默認True
cols = [...]	list，寫入指定列，默認None
index = True	bool,是否將行數寫入指定列，默認true
encoding = str	str，以指定編碼寫入

▲表3-4 pandas.to_csv參數一覽

例如以以下方式寫出，'data/write.csv'表示寫出的路徑，encoding = 'utf-8'表示以'utf-8'編碼方式輸出，index=False表示不寫出索引列。

csv.to_csv('data/write.csv',encoding='utf-8',ind

關于作者：常國珍，數據科學專家和金融技術專家。北京大學會計學博士，中國大數據產業生態聯盟專家委員會委員。

趙仁乾，數據科學家，在電信大數據和機器學習領域有豐富的實踐經驗。

張秋劍，大數據專家和金融行業技術專家，上海師范大學計算機科學技術碩士。?

本文摘編自《Python數據科學：技術詳解與商業實踐》，經出版方授權發布。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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