终极指南：如何使用 pandas 读取 csv 文件

CSV（逗号分隔值）文件是最常见的数据存储方式之一。

幸运的是，pandas read_csv()函数允许您轻松地在 Python 中读取几乎任何您想要的格式的 CSV 文件。

本教程介绍了使用以下名为“data.csv”的 CSV 文件在 Python 中读取 CSV 文件的几种方法：

 playerID,team,points
1,Lakers,26
2,Mavs,19
3,Bucks,24
4,Spurs,22

示例 1：将 CSV 文件读入 pandas DataFrame

以下代码显示了如何将 CSV 文件读入 pandas DataFrame：

 #import CSV file as DataFrame
df = pd. read_csv ('data.csv')

#view DataFrame
df

        playerID team points
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 Bucks 24
3 4 Spurs 22

示例 2：从 CSV 文件读取特定列

以下代码展示了如何将 CSV 文件中标记为“playerID”和“points”的列读取到 pandas DataFrame 中：

 #import only specific columns from CSV file
df = pd. read_csv ('data.csv', usecols=[' playerID ',' points '])

#view DataFrame
df

	playerID points
0 1 26
1 2 19
2 3 24
3 4 22

您还可以指定列索引来读入 pandas DataFrame：

 #import only specific columns from CSV file
df = pd. read_csv (' data.csv ', usecols=[ 0,1 ])

#view DataFrame
df

        playerID team
0 1 Lakers
1 2 Mavs
2 3 Bucks
3 4 Spurs

示例3：导入CSV文件时指定标题行

在某些情况下，标题行可能不是 CSV 文件中的第一行。

例如，考虑以下 CSV 文件，其中标题行实际上出现在第二行：

 random,data,values
playerID,team,points
1,Lakers,26
2,Mavs,19
3,Bucks,24
4,Spurs,22

要将这个 CSV 文件读入 pandas DataFrame，我们可以指定header=1 ，如下所示：

 #import from CSV file and specify that header starts on second row
df = pd. read_csv ('data.csv', header= 1 )

#view DataFrame
df

        playerID team points
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 Bucks 24
3 4 Spurs 22

示例 4：导入 CSV 文件时跳过行

在导入 CSV 文件时，您还可以使用skiprows参数轻松跳过行。

例如，以下代码显示了如何在导入 CSV 文件时忽略第二行：

 #import from CSV file and skip second row
df = pd. read_csv ('data.csv', skiprows=[ 1 ] )

#view DataFrame
df

        playerID team points
0 2 Mavs 19
1 3 Bucks 24
2 4 Spurs 22

下面的代码展示了如何在导入 CSV 文件时忽略第二行和第三行：

 #import from CSV file and skip second and third rows
df = pd. read_csv ('data.csv', skiprows=[ 1,2 ] )

#view DataFrame
df

        playerID team points
1 3 Bucks 24
2 4 Spurs 22

示例 5：使用自定义分隔符读取 CSV 文件

有时，您的 CSV 文件可能包含逗号以外的分隔符。

例如，假设我们的 CSV 文件使用下划线作为分隔符：

 playerID_team_points
1_Lakers_26
2_Mavs_19
3_Bucks_24
4_Spurs_22

要将这个 CSV 文件读入 pandas，我们可以使用sep参数来指定读取文件时使用的分隔符：

 #import from CSV file and specify delimiter to use
df = pd. read_csv ('data.csv', sep=' _ ')

#view DataFrame
df

	playerID team points
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 Bucks 24
3 4 Spurs 22

其他资源

以下教程解释了如何执行其他常见的 panda 任务：

如何使用 Pandas 读取文本文件
如何使用 Pandas 读取 Excel 文件
如何使用 Pandas 读取 TSV 文件
如何使用 Pandas 读取 HTML 表格