Pandas CSV学习

1.CSV文件简介

    CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.to_string())

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df)

    to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，如果不使用该函数，则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行，中间部分以 ... 代替。

2.使用 to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件

import pandas as pd# 三个字段 name, site, age
nme = ["Google", "Baidu", "Taobao", "Wiki"]
st = ["www.google.com", "www.baidu.com", "www.taobao.com", "www.wikipedia.org"]
ag = [90, 40, 80, 98]# 字典
dict = {'name': nme, 'site': st, 'age': ag}df = pd.DataFrame(dict)# 保存 dataframe
df.to_csv('site.csv')

3.head( n ) 方法用于读取前面 n 行，若不填参数 n ，默认返回 5 行

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.head())

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.head(11))

4.tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.tail())

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.tail(11))

5.info() 方法返回表格的一些基本信息

import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.info())

    non-null 为非空数据，总共 458 行，College 字段的空值最多。