pandas讀取csv操作詳解

pandas是Python中很實用的數據分析工具，它主要用於數據清洗和數據處理方面。而pandas讀取csv文件也是它最常用的操作之一。在本文中，我們將從多個方面對pandas讀取csv操作做詳細的闡述。

一、pandas讀取csv文件複合餅圖

在數據處理中，我們常常會用到複合餅圖來顯示不同類型的數據的比例。下面是使用pandas讀取csv文件製作複合餅圖的操作實例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按"category"列分組，統計數量
df_grouped = df.groupby('category')['category'].count()
df_grouped.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))
plt.show()

在上述代碼中，我們利用read_csv()方法讀取csv文件，並使用groupby()方法按照”category”列分組，並統計數量。接著，我們使用plot()方法繪製圖表，其中kind=’pie’表示繪製餅圖，subplots=True表示將多個子圖顯示在一起，figsize指定圖片大小。最後使用show()方法顯示圖表。

二、pandas讀取csv文件分隔符

在讀取csv文件時，我們需要指定分隔符。下面是使用pandas讀取以「-」分隔的csv文件的操作實例：

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

在上述代碼中，我們利用read_csv()方法讀取csv文件，並指定分隔符為”-“。

三、pandas讀取csv文件失敗

在讀取csv文件時，可能會遇到一些錯誤。下面是如何處理讀取csv文件失敗的操作實例：

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

在上述代碼中，我們使用try-except語句捕獲讀取csv文件可能出現的異常，並使用print()方法輸出錯誤詳細信息。

四、pandas讀取csv製作對比柱狀圖

在數據處理中，我們經常使用柱狀圖來比較不同數據的情況。下面是使用pandas讀取csv文件製作對比柱狀圖的操作實例：

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

在上述代碼中，我們使用read_csv()方法讀取csv文件，並使用plot()方法繪製柱狀圖，其中kind=’bar’表示繪製柱狀圖，x和y參數分別指定x軸和y軸上顯示的列數據，figsize指定圖片大小。最後使用show()方法顯示圖表。

五、pandas讀取csv文件畫置信區間

在數據處理中，我們經常使用置信區間來表示樣本在一定置信水平下的真實數值範圍。下面是使用pandas讀取csv文件繪製置信區間的操作實例：

import seaborn as sns

# 讀取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 繪製置信區間圖
sns.catplot(x="category", y="value", hue="sex", kind="point", data=df)
plt.show()

在上述代碼中，我們使用read_csv()方法讀取csv文件，並使用catplot()方法繪製置信區間圖，其中x和y參數分別指定x軸和y軸上顯示的列數據，hue參數表示按照”sex”列分組，kind=”point”表示繪製點圖，data指定數據源。最後使用show()方法顯示圖表。

六、pandas讀取csv文件的指定行

有時我們只需要讀取csv文件中的部分行數據，下面是使用pandas讀取csv文件的指定行的操作實例：

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

在上述代碼中，我們使用read_csv()方法讀取csv文件，並使用nrows參數指定只讀取前10行數據。

七、pandas讀取csv發現缺失的值

在處理數據時，發現有缺失的值是很常見的。下面是如何使用pandas讀取csv文件發現缺失的值的操作實例：

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

在上述代碼中，我們使用read_csv()方法讀取csv文件，並使用isnull().sum()方法查找出csv文件中缺失數據的數量。

八、pandas讀取csv中header

header是csv文件中的表頭，在讀取csv文件時，我們可能需要指定它們的位置。下面是如何使用pandas讀取csv文件header的操作實例：

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

在上述代碼中，我們使用read_csv()方法讀取csv文件，並使用header參數指定csv文件表頭在第2行。

九、pandas讀取csv文件時修改列名

在讀取csv文件時，有時可能需要修改列名。下面是使用pandas讀取csv文件時修改列名的操作實例：

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

在上述代碼中，我們使用read_csv()方法讀取csv文件，並使用names參數將列名修改為”Name”、”Address”、”Phone”。

十、python讀取csv文件

除了使用pandas讀取csv文件外，python中也有自帶的csv庫可以讀取csv文件。下面是使用python讀取csv文件的操作實例：

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.')

在上述代碼中，我們先打開csv文件，使用csv庫的reader()方法讀取文件內容。然後，分別獲取每行數據，並使用逗號分隔。最後，輸出每行數據。

總結

本文詳細介紹了pandas讀取csv的各個方面，涵蓋了如何製作複合餅圖、如何處理分隔符、如何處理讀取csv失敗的情況、如何製作對比柱狀圖、如何畫置信區間、如何讀取指定行、如何發現缺失值、如何處理header和如何修改列名。同時，我們還分享了python自帶的csv庫也可以讀取csv文件的相關知識。相信這些內容有助於讀者更好地掌握pandas讀取csv文件的方法。