将 csv 文件读入 DataFrame

读取文件 data_file.csv 的示例如：

文件：

index,header1,header2,header3
1,str_data,12,1.4
3,str_data,22,42.33
4,str_data,2,3.44
2,str_data,43,43.34

7, str_data, 25, 23.32

码：

pd.read_csv('data_file.csv')

输出：

   index    header1  header2  header3
0      1   str_data       12     1.40
1      3   str_data       22    42.33
2      4   str_data        2     3.44
3      2   str_data       43    43.34
4      7   str_data       25    23.32

一些有用的论点：

• sep 默认字段分隔符是逗号 ,。如果你需要不同的分隔符，请使用此选项，例如 pd.read_csv('data_file.csv', sep=';')

• index_col 使用 index_col = n（n 为整数），你可以告诉 pandas 使用列 n 来索引 DataFrame。在上面的例子中：

  pd.read_csv('data_file.csv',  index_col=0)
  

  输出：

            header1  header2  header3
  index
   1       str_data       12     1.40
   3       str_data       22    42.33
   4       str_data        2     3.44
   2       str_data       43    43.34
   7       str_data       25    23.32
  

• skip_blank_lines 默认情况下会跳过空白行。使用 skip_blank_lines=False 包含空行（它们将填充 NaN 值）

  pd.read_csv('data_file.csv',  index_col=0,skip_blank_lines=False)
  

  输出：

           header1  header2  header3
  index
   1      str_data       12     1.40
   3      str_data       22    42.33
   4      str_data        2     3.44
   2      str_data       43    43.34
  NaN          NaN      NaN      NaN
   7      str_data       25    23.32
  

• parse_dates 使用此选项可解析日期数据。

  文件：

  date_begin;date_end;header3;header4;header5
  1/1/2017;1/10/2017;str_data;1001;123,45
  2/1/2017;2/10/2017;str_data;1001;67,89
  3/1/2017;3/10/2017;str_data;1001;0
  

  将列 0 和 1 解析为日期的代码：

  pd.read_csv('f.csv', sep=';', parse_dates=[0,1])
  

  输出：

    date_begin   date_end   header3  header4 header5
  0 2017-01-01 2017-01-10  str_data     1001  123,45
  1 2017-02-01 2017-02-10  str_data     1001   67,89
  2 2017-03-01 2017-03-10  str_data     1001       0
  

  默认情况下，推断日期格式。如果要指定可以使用的日期格式

  dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%d/%m/%Y')
  pd.read_csv('f.csv', sep=';',parse_dates=[0,1],date_parser=dateparse)
  

  输出：

    date_begin   date_end   header3  header4 header5
  0 2017-01-01 2017-10-01  str_data     1001  123,45
  1 2017-01-02 2017-10-02  str_data     1001   67,89
  2 2017-01-03 2017-10-03  str_data     1001       0   
  

有关该功能参数的更多信息，请参阅官方文档 。