pandas读取csv操作详解

pandas是Python中很实用的数据分析工具，它主要用于数据清洗和数据处理方面。而pandas读取csv文件也是它最常用的操作之一。在本文中，我们将从多个方面对pandas读取csv操作做详细的阐述。

一、pandas读取csv文件复合饼图

在数据处理中，我们常常会用到复合饼图来显示不同类型的数据的比例。下面是使用pandas读取csv文件制作复合饼图的操作实例：


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按"category"列分组，统计数量
df_grouped = df.groupby('category')['category'].count()
df_grouped.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))
plt.show()

在上述代码中，我们利用read_csv()方法读取csv文件，并使用groupby()方法按照”category”列分组，并统计数量。接着，我们使用plot()方法绘制图表，其中kind=’pie’表示绘制饼图，subplots=True表示将多个子图显示在一起，figsize指定图片大小。最后使用show()方法显示图表。

二、pandas读取csv文件分隔符

在读取csv文件时，我们需要指定分隔符。下面是使用pandas读取以“-”分隔的csv文件的操作实例：


df = pd.read_csv('data.csv', sep='-')

在上述代码中，我们利用read_csv()方法读取csv文件，并指定分隔符为”-“。

三、pandas读取csv文件失败

在读取csv文件时，可能会遇到一些错误。下面是如何处理读取csv文件失败的操作实例：


try:
    df = pd.read_csv('data.csv')
except Exception as e:
    print('读取csv文件失败，原因：' + str(e))

在上述代码中，我们使用try-except语句捕获读取csv文件可能出现的异常，并使用print()方法输出错误详细信息。

四、pandas读取csv制作对比柱状图

在数据处理中，我们经常使用柱状图来比较不同数据的情况。下面是使用pandas读取csv文件制作对比柱状图的操作实例：


df = pd.read_csv('data.csv')
df.plot(kind='bar', x='name', y=['value1', 'value2'], figsize=(8, 8))
plt.show()

在上述代码中，我们使用read_csv()方法读取csv文件，并使用plot()方法绘制柱状图，其中kind=’bar’表示绘制柱状图，x和y参数分别指定x轴和y轴上显示的列数据，figsize指定图片大小。最后使用show()方法显示图表。

五、pandas读取csv文件画置信区间

在数据处理中，我们经常使用置信区间来表示样本在一定置信水平下的真实数值范围。下面是使用pandas读取csv文件绘制置信区间的操作实例：


import seaborn as sns

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制置信区间图
sns.catplot(x="category", y="value", hue="sex", kind="point", data=df)
plt.show()

在上述代码中，我们使用read_csv()方法读取csv文件，并使用catplot()方法绘制置信区间图，其中x和y参数分别指定x轴和y轴上显示的列数据，hue参数表示按照”sex”列分组，kind=”point”表示绘制点图，data指定数据源。最后使用show()方法显示图表。

六、pandas读取csv文件的指定行

有时我们只需要读取csv文件中的部分行数据，下面是使用pandas读取csv文件的指定行的操作实例：


df = pd.read_csv('data.csv', nrows=10)

在上述代码中，我们使用read_csv()方法读取csv文件，并使用nrows参数指定只读取前10行数据。

七、pandas读取csv发现缺失的值

在处理数据时，发现有缺失的值是很常见的。下面是如何使用pandas读取csv文件发现缺失的值的操作实例：


df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.isnull().sum())

在上述代码中，我们使用read_csv()方法读取csv文件，并使用isnull().sum()方法查找出csv文件中缺失数据的数量。

八、pandas读取csv中header

header是csv文件中的表头，在读取csv文件时，我们可能需要指定它们的位置。下面是如何使用pandas读取csv文件header的操作实例：


# CSV文件表头在第2行
df = pd.read_csv('data.csv', header=1)

在上述代码中，我们使用read_csv()方法读取csv文件，并使用header参数指定csv文件表头在第2行。

九、pandas读取csv文件时修改列名

在读取csv文件时，有时可能需要修改列名。下面是使用pandas读取csv文件时修改列名的操作实例：


df = pd.read_csv('data.csv', names=['Name', 'Address', 'Phone'])

在上述代码中，我们使用read_csv()方法读取csv文件，并使用names参数将列名修改为”Name”、”Address”、”Phone”。

十、python读取csv文件

除了使用pandas读取csv文件外，python中也有自带的csv库可以读取csv文件。下面是使用python读取csv文件的操作实例：


import csv
   
with open('data.csv', mode='r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file, delimiter=',')
    line_count = 0
    for row in csv_reader:
        if line_count == 0:
            print(f'Column names are {", ".join(row)}')
            line_count += 1
        else:
            print(f'\t{row[0]} works in the {row[1]} department, and was born in {row[2]}.')
            line_count += 1
    print(f'Processed {line_count} lines.')

在上述代码中，我们先打开csv文件，使用csv库的reader()方法读取文件内容。然后，分别获取每行数据，并使用逗号分隔。最后，输出每行数据。

总结

本文详细介绍了pandas读取csv的各个方面，涵盖了如何制作复合饼图、如何处理分隔符、如何处理读取csv失败的情况、如何制作对比柱状图、如何画置信区间、如何读取指定行、如何发现缺失值、如何处理header和如何修改列名。同时，我们还分享了python自带的csv库也可以读取csv文件的相关知识。相信这些内容有助于读者更好地掌握pandas读取csv文件的方法。

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