python读写数据读写csv文件(pandas用法)

import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv')

filepath_or_buffer #需要读取的文件及路径
sep / delimiter 列分隔符，普通文本文件，应该都是使用结构化的方式来组织，才能使用dataframe
header 文件中是否需要读取列名的一行，header=None(使用names自定义列名,否则默认0,1,2,...)，header=0（将首行设为列名）
names 如果header=None，那么names必须制定！否则就没有列的定义了。
shkiprows= 10 # 跳过前十行 
nrows = 10 # 只去前10行 
usecols=[0,1,2,...] #需要读取的列，可以是列的位置编号，也可以是列的名称
parse_dates = ['col_name'] # 指定某行读取为日期格式 
index_col = None /False /0，重新生成一列成为index值，0表示第一列，用作行索引的列编号或列名。可以是单个名称/数字或由多个名称/数宇组成的列表（层次化索引）
error_bad_lines = False # 当某行数据有问题时，不报错，直接跳过，处理脏数据时使用 
na_values = 'NULL' # 将NULL识别为空值
encoding='utf-8' #指明读取文件的编码，默认utf-8

import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv')
print(data)

  name age    birth
0  zhu  20  2000.1.5
1  wang  20  2000.6.18
2 zhang  21 1999.11.11
3  zhu  22 1998.10.24

import pandas as pd
import numpy as np
#创建一个Dataframe
data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))
print(data)

  A  B  C  D
a  0  1  2  3
b  4  5  6  7
c  8  9 10 11
d 12 13 14 15

print(data.loc['a'])

A  0
B  1
C  2
D  3
Name: a, dtype: int32

print(data.iloc[2])

A   8
B   9
C  10
D  11
Name: c, dtype: int32

print(data.loc[:, ['A']])#取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]

  A
a  0
b  4
c  8
d 12

print(data.iloc[:, [0]])

  A
a  0
b  4
c  8
d 12

print(data.loc[['a','b'],['A','B']]) #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据

  A B
a 0 1
b 4 5

print(data.iloc[[0,1],[0,1]]) #提取第0、1行，第0、1列中的数据

  A B
a 0 1
b 4 5

print(data.loc[:,:])#取A,B,C,D列的所有行
print(data.iloc[:,:])

  A  B  C  D
a  0  1  2  3
b  4  5  6  7
c  8  9 10 11
d 12 13 14 15

print(data.loc[data['A']==0])#提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)

  A B C D
a 0 1 2 3

import pandas as pd

#任意的多组列表
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]  

#字典中的key值即为csv中列名
dataframe = pd.DataFrame({'a_name':a,'b_name':b})

#将DataFrame存储为csv,index表示是否显示行名，default=True
dataframe.to_csv("test.csv",index=False,sep=',')

import csv

with open("test.csv","w") as csvfile: 
  writer = csv.writer(csvfile)

  #先写入columns_name
  writer.writerow(["index","a_name","b_name"])
  #写入一行用writerow
  #write.writerow([0,1,2])
  #写入多行用writerows
  writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]])

import csv

with open("F:/zhu/test/test.csv","w", newline='') as csvfile:
  writer = csv.writer(csvfile)

  #先写入columns_name
  writer.writerow(["index","a_name","b_name"])
  #写入多行用writerows
  writer.writerows([[0,1,3],[1,2,3],[2,3,4]])

#读取txt文件
file=open("G:\\info.txt",'r',encoding='utf-8')
userlines=file.readlines()
file.close()
for line in userlines:
  username=line.split(',')[0] #读取用户名
  password=line.split(',')[1] #读取密码
  print(username,password)

import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv')
print(data)
print(data.shape)

  index a_name b_name
0   0    1    3
1   1    2    3
2   2    3    4
(3, 3)

import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv')
print(data)
print(data.info)

  index a_name b_name
0   0    1    3
1   1    2    3
2   2    3    4
<bound method DataFrame.info of  index a_name b_name
0   0    1    3
1   1    2    3
2   2    3    4>

import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv')
print(data.dtypes)

index   int64
a_name  int64
b_name  int64
dtype: object

df.head() #默认前10行数据，注意：可以在head函数中填写参数，自定义要查看的行数
df.tail() #默认后10 行数据

import pandas as pd
data = pd.read_csv('F:/Zhu/test/test.csv')
print(data)
print(data.head(2))
print(data.tail(2))

  index a_name b_name
0   0    1    3
1   1    2    3
2   2    3    4
  index a_name b_name
0   0    1    3
1   1    2    3
  index a_name b_name
1   1    2    3
2   2    3    4

data.fillna(value=0,inplace=True)

data['customername']=data['customername'].map(str.strip)#如清除customername中出现的空格

data['customername']=data['customername'].str.lower()

data.drop_duplicates(['customername'],inplace=True)

data['customername'].replace('111','qqq',inplace=True)