Python进阶学习：pandas--read_csv()用法详解

实话姐

🚀【Python】进阶学习：pandas–read_csv()用法详解🚀 下滑查看解决方法🌈欢迎莅临我的个人主页👈这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！🎇🎓博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。🔧技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务，助力他们少走弯路、提高效率，近一年好评率100%。📝博客风采：积极分享关于深度学习、PyTorch、Python相关的实用内容。已发表原创文章500余篇，代码分享次数逾四万次。💡服务项目：包括但不限于科研入门辅导、知识付费答疑以及个性化需求解决。欢迎添加👉👉👉底部微信（gsxg605888）👈👈👈与我交流          （请您备注来意）          （请您备注来意）          （请您备注来意）               🌵文章目录🌵📚一、为什么需要read_csv()？🔍二、read_csv()的基本用法🛠️三、read_csv()的参数🛠️四、实际案例应用🎉五、总结🤝六、期待与你共同进步下滑查看解决方法                📚一、为什么需要read_csv()？  在数据分析的旅程中，我们经常需要从CSV（CommaSeparatedValues，逗号分隔值）文件中读取数据。CSV是一种常见的数据存储格式，由于其简单性和通用性，被广泛应用于各种领域。Pandas库中的read_csv()函数为我们提供了一个方便、高效的方式来读取这些数据。🔍二、read_csv()的基本用法使用read_csv()函数读取CSV文件的基本语法是：importpandasaspddata=pd.read_csv('file_path.csv')123其中，file_path.csv是你的CSV文件的路径。例如，如果你有一个名为data.csv的文件，你可以这样读取它：data=pd.read_csv('data.csv')print(data)12输出：StringColumnIntColumnFloatColumnBoolColumnMixedColumn0A00.311623Falseclass11B10.377196Trueclass22C20.930861Trueclass31234🛠️三、read_csv()的参数  read_csv()函数有许多参数可以帮助我们更好地处理数据。以下是一些常用的参数：sep或delimiter：指定分隔符，默认为,。如果你的CSV文件使用的是其他分隔符，如\t（制表符），你可以这样指定：data=pd.read_csv('data.csv',sep='\t')1header：指定表头行。默认为0，表示第一行是表头。如果CSV文件没有表头，你可以设置为None。data=pd.read_csv('data.csv',header=None)1index_col：将某一列设置为索引。data=pd.read_csv('data.csv',index_col=0)1输出：usecols：选择读取的列。你可以传入一个列名的列表，或者一个整数列表来表示列的索引。data=pd.read_csv('data.csv',usecols=['IntColumn','FloatColumn'])print(data)12或者data=pd.read_csv('data.csv',usecols=[1,2])1输出：IntColumnFloatColumn000.311623110.377196220.9308611234na_values：指定哪些值应被视为NaN（缺失值）。data=pd.read_csv('data.csv',na_values=['N/A','nan'])1dtype：指定列的数据类型（谨慎使用，具体情况具体分析，容易报错）。data=pd.read_csv('data.csv',dtype={'StringColumn':str,'IntColumn':int})1这只是read_csv()函数的一部分参数，还有更多参数可以帮助你更好地处理CSV文件。🛠️四、实际案例应用假设你有一个名为sales.csv的CSV文件，其中包含以下数据：date,product,sales2023-01-01,A,1002023-01-02,B,1502023-01-03,A,2002023-01-04,C,25012345你可以使用read_csv()函数读取这个文件，并进行一些数据分析。importpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('sales.csv')#查看数据print(data)print("*"*50)#计算每个产品的总销售额total_sales=data.groupby('product')['sales'].sum()print(total_sales)print("*"*50)#计算每个日期的销售额daily_sales=data.groupby('date')['sales'].sum()print(daily_sales)123456789101112131415161718输出：dateproductsales02023-01-01A10012023-01-02B15022023-01-03A20032023-01-04C250**************************************************productA300B150C250Name:sales,dtype:int64**************************************************date2023-01-011002023-01-021502023-01-032002023-01-04250Name:sales,dtype:int64123456789101112131415161718  这个例子中，我们首先使用read_csv()函数读取了CSV文件。然后，我们使用groupby()函数按产品和日期对数据进行分组，并使用sum()函数计算每个组的销售额。最后，我们打印了结果。🎉五、总结  read_csv()函数是Pandas库中一个非常重要的函数，它为我们提供了一个方便、高效的方式来读取CSV文件。通过掌握read_csv()函数的基本用法和参数，我们可以轻松地处理各种CSV文件，并进行数据分析和处理。  在本文中，我们详细介绍了read_csv()函数的基本用法。我们还通过一个实际案例演示了如何使用read_csv()函数进行数据分析。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用read_csv()函数，为你的数据分析工作带来便利。🤝六、期待与你共同进步  🌱亲爱的读者，非常感谢你每一次的停留和阅读！你的支持是我们前行的最大动力！🙏  🌐在这茫茫网海中，有你的关注，我们深感荣幸。你的每一次点赞👍、收藏🌟、评论💬和关注💖，都像是明灯一样照亮我们前行的道路，给予我们无比的鼓舞和力量。🌟  📚我们会继续努力，为你呈现更多精彩和有深度的内容。同时，我们非常欢迎你在评论区留下你的宝贵意见和建议，让我们共同进步，共同成长！💬  💪无论你在编程的道路上遇到什么困难，都希望你能坚持下去，因为每一次的挫折都是通往成功的必经之路。我们期待与你一起书写编程的精彩篇章！🎉  🌈最后，再次感谢你的厚爱与支持！愿你在编程的道路上越走越远，收获满满的成就和喜悦！祝你编程愉快！🎉