Python：单一文件操作

Pandas简介

一个基于NumPy数据分析包，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，支持数据上做各种变换。可用于数据挖掘、分析、清洗。

使用时先导入：

import pandas as pd

包括量大数据结构：Series、DataFrame

Series

Series是带索引的一维数组，是Pandas中的主要数据结构之一。

带标签的一维数组，轴标签统称为索引。

import pandas as pd
pd.Series([1,"apple",3,5,4])
pd.Series([1,"apple",3,5,4], index=['a','b','c','d'])

DataFrame

Pandas中的主要数据结构之一，既有行索引也有列索引，可以看成由多个Series组成的数据结构

import pandas as pd
pd.DataFrame({'Animal':['Dog','Cat','Bear'],
             'Owner':['Alice','Bob','Cathy']})

文本文件的读写

绝对路径

1、使用反斜杠

双反斜杠：

'C:\\Users\\test.txt'

添加r：

r'C:\User\test.txt'

2、直接使用斜杠：

'C:/Users/test.txt'

相对路径

查看当前工作路径的命令：

import os

os.getcwd()

文本文件的全部读取

import pandas as pd
data = pd.read_csv('write_data.txt',sep=',')
data = pd.read_csv('write_data.csv')

sep：如果不指定参数，Python则会使用逗号分隔

如果数据第一行不是列名，则采用：

data = pd.read_csv(file, header = None)

读入指定列的文本文件

import pandas as pd
#用列名导入特定列
data = pd.read_csv('write_data.csv', usecols = ['ID','temp'], sep=',')
#还可以用列序号导入特定列
data = pd.read_csv('write_data.csv', usecols = [0,2], sep=',')

读入前面n行的文本文件

import pandas as pd
data = pd.read_csv('write_data.csv', nrows=2, sep=',')