pandans读写分析csv文件

news2024/9/20 0:50:59

在这里插入图片描述

1.什么是pandans

Pandas 是一个强大的 Python 库，主要用于数据处理和数据分析。它为 Python 提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得更加简单和直观。

2.什么事csv文件

CSV 文件（Comma-Separated Values，逗号分隔值文件）是一种常用的数据存储格式，用于存储表格数据。CSV 文件通常包含一系列记录，每个记录由字段组成，字段之间通过逗号或其他字符分隔。每行通常代表一条记录，而每个字段则代表记录中的某个属性或值。

3.pandans读写csv文件

csv文件：demo.csv

10,9,13
8,8,8
13,10,11
6,7,20

3.1.读取文件

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'
data = pd.read_csv(file_path)

3.2.预览前几行数据

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'

# 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件
data = pd.read_csv(file_path)

# 显示前几行数据以确认是否正确读取
print(data.head())

在这里插入图片描述

3.3.设置读取数据不包含表头

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'

# 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件
data = pd.read_csv(file_path, header=None)

# 显示前几行数据以确认是否正确读取
print(data.head())

在这里插入图片描述

3.4.设置写入数据不包含索引、表头

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'

# 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件
data = pd.read_csv(file_path, header=None)

data.to_csv("./res.csv", index=False)

在这里插入图片描述

3.5.按照单一字段排序

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'

# 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件
data = pd.read_csv(file_path, header=None)
# 显示前几行数据以确认是否正确读取
print(data.head())
data_sorted = data.sort_values(by=[0])
data_sorted.to_csv("./res-sorted.csv", index=False, header=None)

在这里插入图片描述

3.6.按照多个字段排序

demo.csv:

10,9,13
10,6,9
8,8,8
13,10,11
6,7,20

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'

# 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件
data = pd.read_csv(file_path, header=None)
# 显示前几行数据以确认是否正确读取
print(data.head())
data_sorted = data.sort_values(by=[0, 2])
data_sorted.to_csv("./res-sorted.csv", index=False, header=None)

在这里插入图片描述

3.7.聚合统计

import pandas as pd

# 指定 CSV 文件的路径
file_path = r'./demo.csv'

# 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取 CSV 文件
data = pd.read_csv(file_path, header=None)
# 显示前几行数据以确认是否正确读取
print(data.head())
print(data.groupby([0]).sum())