深入探究pd.read

小蓝 • 2024-11-23 06:41 • 编程

一、pd.read_csv参数

pd.read_csv是pandas库中最常用的用来读取csv文件的函数，该函数有多个参数可以进行调整，以下为几个常用参数：

1、filepath_or_buffer: csv文件的路径或url地址

2、sep：指定分隔符，默认为逗号，也可以指定为其他字符或正则表达式

3、header：指定哪行作为列名，默认为第一行

4、names：指定新的列名列表

5、index_col: 指定哪一列作为行索引

# 读取csv文件
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t', header=None, index_col=0)

二、pd.read_table函数的用法

pd.read_table函数与pd.read_csv函数的功能相似，都可以用来读取文本文件数据，唯一的区别是默认的分隔符不同，pd.read_table默认使用tab键“\t”作为分隔符，而pd.read_csv默认使用逗号“，”作为分隔符。

# 使用pd.read_table函数读取txt文件
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.txt', sep='\t', header=None, index_col=0)

三、pd.read_csv用法

实际上，pd.read_csv是一个对pd.read_table函数的封装，使用方式与pd.read_table相同。只是在参数方面有些差异。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=None, index_col=0)

四、pd.read_csv参数

pd.read_csv还有一些参数可以进行调整：

1、encoding：指定编码格式，默认为’utf-8′

2、na_values：指定缺失值的标志，可以是一个列表或字典，列表中的元素或字典键值为缺失值的标志

3、skiprows：跳过前n行不读取，默认为0

4、nrows：只读取前n行数据

# 读取csv文件，缺失值为‘None’
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=None, index_col=0, na_values=['None'])

五、pd.read_excel参数

pd.read_excel用于读取excel文件，以下是几个常见的参数：

1、io: 文件路径或url地址

2、sheetname: 指定读取的工作簿名，默认为第一个工作簿

3、header: 指定哪行作为列名，默认为第一行

4、skiprows: 跳过前n行不读取，默认为0

# 读取excel文件
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheetname='Sheet1', header=None, index_col=0)

六、pd.read_csv报路径不存在

如果路径错误或文件不存在，pd.read_csv会报错，可以使用try…except来捕捉异常。

import pandas as pd
try:
    df = pd.read_csv('data.csv')
except Exception as e:
    print(e)

七、pd.read_excel找不到文件

如果文件不存在，pd.read_excel也会报错，可以使用try…except来捕捉异常。

import pandas as pd
try:
    df = pd.read_excel('data.xlsx')
except Exception as e:
    print(e)

八、pd.read_excel读取指定列

pd.read_excel可以指定读取某几列的内容。

# 读取excel文件中的指定列
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 2])

九、pd.read_sql

pd.read_sql可以将数据从数据库中读取出来，并转化成pandas的数据格式。

# 从数据库读取数据
import pandas as pd
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='mydb')
df = pd.read_sql('select * from mytable', con=conn)

以上是对pd.read函数的详细阐述，它可以用来读取各种格式的文件，将数据转换成pandas的数据格式，方便后续的数据分析和处理。

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