Pandas（2）数据读取

　　通过Pandas提供的read_xxx相关的函数可以读取文件中的数据，并形成DataFrame，常用的数据读取方法为：read_csv( )和read_excel( )，主要可以读取文本类型的数据。

1 读取格式

　　pd.read_csv ( filepath, encoding, sep, header, names, usecols, index_col, skiprows, nrows……）

（1）filepath：文件存储路径，可以用r' '进行非转义限定，路径最好是纯英文（文件名也是），不然会经常碰到编码不对问题，最方便是直接将文件存储在Pandas默认的路径下，则直接输入文件名即可

　　（2）encoding：pandas默认编码是utf-8，如果同样读取默认uft-8的txt或者json格式，则可以忽略这个参数，如果是CSV，且数据中有中文时，则要指定encoding='gbk'

　　（3）sep：指定分割符形式，CSV默认逗号分割，可以忽略这个参数，如果是其它分割方式，则要填写。默认为单字符，若为双字符分割，需要增加参数engine='python'

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('test1.txt')
df2 = pd.read_csv('test2.txt', sep=';')
df3 = pd.read_csv('test3.txt', sep='::', engine='python')
print('===== 逗号分割 =====\n', df1)
print('===== 分号分割 =====\n', df2)
print('===== 双冒号分割 =====\n', df3)

# ===== 逗号分割 =====
#      name  age  scores
# 0  gerry   18    98.5
# 1    tom   21    78.2
# 2   lili   24    98.5
# 3   john   20    89.2
# ===== 分号分割 =====
#      name  age  scores
# 0  gerry   18    98.5
# 1    tom   21    78.2
# 2   lili   24    98.5
# 3   john   20    89.2
# ===== 双冒号分割 =====
#      name  age  scores
# 0  gerry   18    98.5
# 1    tom   21    78.2
# 2   lili   24    98.5
# 3   john   20    89.2

　　（4）header：指定第一行是否是列名，通常有三种用法：忽略或header=0（表示数据第一行为列名），header=None（表明数据没有列名），常与names搭配使用

　　（5）names：指定列名，通常用一个字符串列表表示，当header=0时，用names可以替换掉数据中的第一行作为列名，如果header=None，用names可以增加一行作为列名，如果没有header参数时，用names会增加一行作为列名，原数据的第一行仍然保留

df4 = pd.read_csv('test2.txt', sep=';', header=None)
df5 = pd.read_csv('test2.txt', sep=';', header=None, names=['A', 'B', 'C'])
print('===== 默认列名保留第一行 =====\n', df4)
print('===== 指定列名保留第一行 =====\n', df5)

# ===== 默认列名保留第一行 =====
#         0    1       2
# 0   name  age  scores
# 1  gerry   18    98.5
# 2    tom   21    78.2
# 3   lili   24    98.5
# 4   john   20    89.2
# ===== 指定列名保留第一行 =====
#         A    B       C
# 0   name  age  scores
# 1  gerry   18    98.5
# 2    tom   21    78.2
# 3   lili   24    98.5
# 4   john   20    89.2

　　（6）usecols：一个字符串列表，可以指定读取的列名

　　（7）index_col：一个字符串列表，指定哪几列作为索引

　　（8）skiprows：跳过多少行再读取数据，通常是数据不太干净，需要去除掉表头才会用到

　　（9）nrows：仅读取多少行，后面的处理也都仅限于读取的这些行

2 写入格式

　　DataFrame.to_csv('filename')

 

【其他数据格式持续补充......】