Python之Pandas 简介与Pandas 读取csv文件及相关操作01

1.Pandas简介

Pandas处理以下三个数据结构 -

系列(Series)
数据帧(DataFrame)
面板(Panel)

这些数据结构构建在Numpy数组之上，这意味着它们很快

考虑这些数据结构的最好方法是，较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。例如，DataFrame是Series的容器，Panel是DataFrame的容器。

DataFrame被广泛使用，是最重要的数据结构之一。面板使用少得多。

数据帧(DataFrame)是一个具有异构数据的二维数组。例如，

上表表示具有整体绩效评级组织的销售团队的数据。数据以行和列表示。每列表示一个属性，每行代表一个人。

2.Pandas读取csv文件

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None）
常用参数解释：read_csv与read_table常用的参数（更多参数查看官方手册）：

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

读取csv/txt/tsv文件，返回一个DataFrame类型的对象。

案例分析：

(1)参数只有csv文件的路径，其他保持默认

在读取的时候，默认会将第一行记录当成列名。如果没有列名，我们可以指定header=None。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv') #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
print(df.head(3)) #读取前3行

控制台输出：

从输出可见，默认会将第一行当成列名

(2)在读数之后自定义标题

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv') #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行

控制台输出：

(3)csv文件没有列标题，从第一行就直接开始是数据的录入了

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行

这个时候一定要加'header=None', 这样读进来的列名就是系统默认的0，1，2... 序列号

由上可见编号为201 的数据读进来了。

(4)使用pandas读取csv文件的指定列方法：pd.read_csv("filepath",usecols=[0,1,2,...],[encoding='编码'])

读取csv文件中每行的前3列

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行

控制台输出：

(5)pandas 在Dataframe中新添加一列

其实在Dataframe中新添加一列很简单，直接指明列名，然后赋值就可以了。

df['split_word_result']='new'

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
df.columns=columns_name
df['split_word_result']='new'
print(df.head(3))

控制台输出：

3.Pandas查看数据表信息

(1)维度查看

利用df.shape

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
print(df.shape)

控制台输出：

(2)数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等)

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
print(df.info())

控制台输出：

D:softwaretoolsanacondapython.exe D:/pycharmprojects/hoteltest01/hoteltest01/test_csv_pandas.py
   mysql_id   hotelname customername     reviewtime
0       201  杭州马可波罗假日酒店        _***7  发表于2020-05-25
1       202  杭州马可波罗假日酒店        舟***猫  发表于2020-04-10
2       203  杭州马可波罗假日酒店        1***8  发表于2020-05-05
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 50 entries, 0 to 49
Data columns (total 4 columns):
mysql_id        50 non-null int64
hotelname       50 non-null object
customername    50 non-null object
reviewtime      50 non-null object
dtypes: int64(1), object(3)
memory usage: 1.6+ KB
None

(3)每一列数据的格式

利用df.dtypes

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
print(df.dtypes)

控制台输出：

D:softwaretoolsanacondapython.exe D:/pycharmprojects/hoteltest01/hoteltest01/test_csv_pandas.py
   mysql_id   hotelname customername     reviewtime
0       201  杭州马可波罗假日酒店        _***7  发表于2020-05-25
1       202  杭州马可波罗假日酒店        舟***猫  发表于2020-04-10
2       203  杭州马可波罗假日酒店        1***8  发表于2020-05-05
mysql_id         int64
hotelname       object
customername    object
reviewtime      object
dtype: object

(4)查看前3行数据、后3行数据

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
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
print(df.tail(3)) #读取后3行

控制台输出：

4.数据清洗

(1)空值NAN值处理方法

<1>用数字0填充空值：

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
df.fillna(value=0,inplace=True)
print(df.head(3))

注意：df.fillna不会立即生效，需要设置inplace=True

控制台输出：

<2>

(2)清除city字段的字符空格

字符串(str)的头和尾的空格，以及位于头尾的之类给删掉

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
df['customername']=df['customername'].map(str.strip)
print(df.head(3))

(3)大小写转换

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

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
df['customername']=df['customername'].str.lower()
print(df.head(3))

控制台输出：

(4)删除重复出现的值

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

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
df.drop_duplicates(['customername'],inplace=True)
print(df.head(3)) #读取前3行

控制台输出：

(5)数据替换

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

import pandas as pd
df=pd.read_csv('hotelreviews50_1.csv',header=None,usecols=[0,1,2,3]) #hotelreviews50_1.csv文件与.py文件在同一级目录下
#在读数之后自定义标题
# columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime','checktime','reviews','scores','type','room','useful','likenumber']
columns_name=['mysql_id','hotelname','customername','reviewtime']
df.columns=columns_name
print(df.head(3)) #读取前3行
df['customername'].replace('111','qqq',inplace=True)
print(df.head(3)) #读取前3行

控制台输出：

(6)修改某行某列的数据

<1>方法1

df.loc[index,'review_split']=review_split
df.loc[index,'review_pos']=review_pos
df.loc[index,'review_split_pos']=review_split_pos

注意：index为行索引，'review_split'、'review_pos'、'review_split_pos'为列名

<2>方法2

csv2.iloc[index, 5] ="hello"

参考文献：https://www.yiibai.com/pandas

https://blog.csdn.net/qq_42196922/article/details/90043750 非常经典

https://www.cnblogs.com/zhuminghui/p/9401489.html 究极推荐

https://blog.csdn.net/gaozhanfire/article/details/95653196 iloc与loc函数的使用教程