python中read_csv,python read.csv
主要介绍用pd.read_csv()方法实现python读取csv文件。通过示例代码进行了非常详细的介绍，对大家的学习或工作有一定的参考价值。有需要的朋友可以和边肖一起学习。
Csv文件是一种使用和换行符来区分数据记录和字段的文件结构。可以用excel表格或记事本编辑。它是一种类似excel的数据存储文件，也可以看作是一个数据库。Pandas提供了pd.read_csv()方法来读取数据并将其转换为DataFrame。python的强大之处在于可以转换不同的数据库类型，比如txt/csv/。xls/。sql转换成统一的数据帧格式，然后以统一的方式进行处理。真的很规范。我们可以用下面的代码来演示csv文件的读取操作。
进口熊猫作为pd
data1=pd.read_csv(rating.csv )
打印(数据1)
打印( * * * * * * * * * * * *取消第一行作为表头* * * * * * * * * * )
data2=pd.read_csv(rating.csv ，header=无)
打印(数据2)
打印( * * * * * * * * * * * *每个字段的名称* * * * * * * * * * * *)
data3=pd.read_csv(rating.csv ，names=[user_id ， book_id ， rating])
打印(数据3)
打印( * * * * * * * * * *将字段设置为索引* * * * * * * * * * * )
data3=pd.read_csv(rating.csv ，
names=[user_id ， book_id ， rating]，
index_col=user_id )
打印(数据3)
print( * * * * * * * * * * * *使用sep参数设置分隔符* * * * * * * * * * )
data4=pd.read_csv(rating.csv ，
names=[user_id ， book_id ， rating]，
sep=，)
打印(数据4)
print( * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 缺少的数据会自动完成为nan * * * * * * * * * )
data5=pd.read_csv(data.csv ，头=无)
打印(数据5)
输出结果如下：
1 258 5
0 2 4081 4
1 2 260 5
2 2 9296 5
3 2 2318 3
4 2 26 4
5 2 315 3
6 2 33 4
7 2 301 5
* * * * * * * * * *取消第一行作为标题* * * * * * * * * *
0 1 2
0 1 258 5
1 2 4081 4
2 2 260 5
3 2 9296 5
4 2 2318 3
5 2 26 4
6 2 315 3
7 2 33 4
8 2 301 5
* * * * * * * *每个字段的名称* * * * * * * * * * * *
user_id book_id评级
0 1 258 5
1 2 4081 4
2 2 260 5
3 2 9296 5
4 2 2318 3
5 2 26 4
6 2 315 3
7 2 33 4
8 2 301 5
* * * * * * * * *将字段设置为索引* * * * * * * * * * * *
book_id评级
用户标识
1 258 5
2 4081 4
2 260 5
2 9296 5
2 2318 3
2 26 4
2 315 3
2 33 4
2 301 5
* * * * * * * * * *用sep参数设置分隔符* * * * * * * * *。
user_id book_id评级
0 1 258 5
1 2 4081 4
2 2 260 5
3 2 9296 5
4 2 2318 3
5 2 26 4
6 2 315 3
7 2 33 4
8 2 301 5
* * * * * * * * * * * *缺少的数据自动完成为nan * * * * * * * * * * *
0 1 2 3 4
0 1 2.0 3 4.0 5
1 6 7.0 8南10
2 11南13 14.0 15
[4.5秒内完成]
关于代码的具体解释，请参考星号隔离栏的注释。
关于python用pd.read_csv()方法实现读取csv文件的这篇文章到此为止。关于python读取csv文件的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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