python用pd.read_csv()方法来读取csv文件的实现 python用pd.read_csv()方法来读取

csv文件是一种用,和换行符区分数据记录和字段的一种文件结构，可以用excel表格编辑，也可以用记事本编辑，是一种类excel的数据存储文件，也可以看成是一种数据库。pandas提供了pd.read_csv()方法可以读取其中的数据并且转换成DataFrame数据帧。python的强大之处就在于他可以把不同的数据库类型，比如txt/csv/.xls/.sql转换成统一的DataFrame格式然后进行统一的处理。真是做到了标准化。我们可以用以下代码来演示csv文件的读取操作。

import pandas as pddata1 = pd.read_csv('rating.csv')print(data1)print("************取消第一行作为表头*************")data2 = pd.read_csv('rating.csv',header=None)print(data2)print("************为各个字段取名**************")data3 = pd.read_csv('rating.csv',names=['user_id','book_id','rating'])print(data3)print("***********将某一字段设为索引***************")data3 = pd.read_csv('rating.csv',names=['user_id','book_id','rating'],index_col = "user_id")print(data3)print("************用sep参数设置分隔符**************")data4 = pd.read_csv('rating.csv',names=['user_id','book_id','rating'],sep=',')print(data4)print("************自动补全缺失数据为NaN**************")data5 = pd.read_csv('data.csv',header=None)print(data5)

输出的结果如下：

【python用pd.read_csv()方法来读取csv文件的实现】12585
0240814
122605
2292965
3223183
42264
523153
62334
723015
************取消第一行作为表头*************
012
012585
1240814
222605
3292965
4223183
52264
623153
72334
823015
************为各个字段取名**************
user_idbook_idrating
012585
1240814
222605
3292965
4223183
52264
623153
72334
823015
***********将某一字段设为索引***************
book_idrating
user_id
12585
240814
22605
292965
223183
2264
23153
2334
23015
************用sep参数设置分隔符**************
user_idbook_idrating
012585
1240814
222605
3292965
4223183
52264
623153
72334
823015
************自动补全缺失数据为NaN**************
01234
012.034.05
167.08NaN10
211NaN1314.015
[Finished in 4.5s]