Python Pandas读取CSV示例与Series数据结构详解
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更新于2024-08-26
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在Python编程中,Pandas是一个强大的数据处理库,它提供了高效的数据结构和数据分析工具。本文主要介绍了如何使用Pandas来读取CSV数据文件,并展示了相关的代码实例。首先,导入Pandas库并设置一个选项以正确显示非ASCII宽字符:
```python
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 设置列名对齐方式,支持宽字符
```
然后,使用`read_csv`函数从指定的本地路径读取CSV数据,这里路径使用的是斜杠`/`,如果在Windows系统中,为了避免反斜杠`\`被转义,需要使用`r`前缀:
```python
df = pd.read_csv("H:/pythonProject/COD1.csv")
```
这段代码会将CSV文件内容加载到DataFrame对象`df`中,DataFrame是Pandas的核心数据结构,类似于电子表格,可以存储二维表格数据。
接着,通过`head(10)`方法查看数据的前10行,这有助于快速了解数据集的初步信息:
```python
print(df.head(10))
```
接下来,文章还提到了如何创建Series数据结构,Series是Pandas的另一重要数据结构,它是一维数组和字典的结合体。通过以下代码创建了一个名为`s1`的Series,其中包含四个元素,每个元素对应特定的索引值:
```python
s1 = pd.Series([7.151515, 0.034787, 0.044034, 0.068569], index=['COD', 'b1', 'b2', 'b3'])
```
在这里,`index=['COD','b1','b2','b3']`定义了Series的索引,它们对应Series中的值。
这篇文章重点讲解了如何使用Pandas进行基础的数据读取操作,包括DataFrame和Series这两种常用的数据结构,以及如何设置Pandas的一些配置选项。这对于任何从事数据分析或处理CSV文件的Python开发者来说都是非常实用的知识点。理解并熟练掌握这些基本操作是进行更复杂数据分析的第一步。
2021-12-03 上传
2021-12-04 上传
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