本教程介绍了如何使用 pandas 包的 read_csv 函数在 python 中读取 CSV 文件。如果不使用 read_csv 函数，用 python 面向对象编程导入 CSV 文件并不简单。Pandas 是一个非常强大的数据操作 python 包，支持各种函数从各种格式加载和导入数据。在这里，我们将介绍如何处理导入 CSV 文件时的常见问题。目录示例 1：读取带有标题行的 CSV 文件示例 2：读取标题在第二行的 CSV 文件示例 3：跳过行但保留标题示例 4：读取没有标题行的 CSV 文件示例 5：指定缺失值示例 6：设置索引列示例 7：从外部 URL 读取 CSV 文件示例 8：导入 CSV 时跳过最后 5 行示例 9：只读取前 5 行示例 10：将“,”解释为千位分隔符示例 11：只读特定列示例 12：读取一些行和列示例 13：使用分号分隔符读取文件示例 14：导入 CSV 时更改列类型示例 15：测量导入大 CSV 文件所花费的时间示例 16：如何在不使用 Pandas 包的情况下读取 CSV 文件安装和加载 Pandas 包确保你的系统上已经安装了pandas 包。如果你使用 Anaconda 设置 python，它带有 pandas 包，所以你不需要再次安装它。否则，您可以使用命令安装它pip install pandas。下一步是通过运行以下命令来加载包。pd是熊猫包的别名。我们将使用它来代替全名“pandas”。 import pandas as pd创建用于导入的示例数据下面的程序创建了一个示例 pandas 数据框，可以进一步用于演示。 dt = ID: 11, 12, 13, 14, 15, first_name: David, Jamie, Steve, Stevart, John, company: Aon, TCS, Google, RBS, ., salary: 74, 76, 96, 71, 78mydt = pd.DataFrame(dt, columns = ID, first_name, company, salary)示例数据如下所示 - ID first_name company salary0 11 David Aon 741 12 Jamie TCS 762 13 Steve Google 963 14 Stevart RBS 714 15 John . 78在工作目录中将数据保存为 CSV 格式在保存数据文件之前检查工作目录。 import osos.getcwd()如果你想改变工作目录，你可以在os.chdir( )函数下指定它。单个反斜杠在 Python 中不起作用，因此在指定文件位置时使用 2 个反斜杠。 os.chdir(C:UsersDELLDocuments)以下命令告诉 python 在您的工作目录中写入 CSV 格式的数据。 mydt.to_csv(workingfile.csv, index=False)示例 1：读取带有标题行的 CSV 文件这是 read_csv() 函数的基本语法。您只需要提及文件名。它假定您的 CSV 文件的第一行中有列名。 mydata = pd.read_csv(workingfile.csv)它以它应该的方式存储数据，因为我们在数据文件的第一行中有标题。重要的是要强调这header=0是默认值。因此我们不需要提及header=参数。这意味着标题从第一行开始，因为 python 中的索引从0开始。上面的代码相当于这行代码。pd.read_csv(workingfile.csv, header=0) 导入后检查数据mydata.shapemydata.columnsmydata.dtypes它返回 5 行数和 4 列数。列名是ID, first_name, company, salary 查看我们导入的数据的列类型。first_name和company是字符变量。其余变量是数字变量。ID int64first_name objectcompany objectsalary int64示例 2：读取标题在第二行的 CSV 文件假设您在第二行中有列名或变量名。要读取这种 CSV 文件，您可以提交以下命令。 mydata = pd.read_csv(workingfile.csv, header = 1)header=1告诉 python 从第二行选择标题。它将第二行设置为标题。这不是一个现实的例子。我只是用它来说明，以便您了解如何解决它。为了使其实用，您可以在 CSV 文件的第一行添加随机值，然后再次导入。 11 David Aon 740 12 Jamie TCS 761 13 Steve Google 962 14 Stevart RBS 713 15 John . 78定义您自己的列名而不是 CSV 文件中的标题行mydata0 = pd.read_csv(workingfile.csv, skiprows=1, names=CustID, Name, Companies, Income)skiprows = 1意味着我们忽略第一行并且names=选项用于手动分配变量名。 CustID Name Companies Income0 11 David Aon 741 12 Jamie TCS 762 13 Steve Google 963 14 Stevart RBS 714 15 John . 78示例 3：跳过行但保留标题mydata = pd.read_csv(workingfile.csv, skiprows=1,2)在本例中，我们在导入时跳过了第二行和第三行。不要忘记 python 中的索引从 0 开始，因此 0 指的是第一行，1 指的是第二行，2 表示第三行。 ID first_name company salary0 13 Steve Google 961 14 Stevart RBS 712 15 John . 78除了1,2，您还可以编写range(1,3).两者意思相同，但是当您想跳过许多行时，range() 函数非常有用，因此它可以节省手动定义行位置的时间。skiprows 选项的隐藏秘密 当skiprows = 4时，表示从顶部跳过四行。skiprows=1,2,3,4表示从第二到第五跳过行。这是因为当在 skiprows= 选项中指定列表时，它会跳过索引位置的行。当在选项中指定单个整数值时，它会考虑从顶部跳过这些行示例 4：读取没有标题行的 CSV 文件如果您指定“header = None”，python 将分配一系列从 0 到（列数 - 1）的数字作为列名。在这个数据文件中，我们在第一行有列名。 mydata0 = pd.read_csv(workingfile.csv, header = None)请参阅下面显示的输出 -编辑 为列名添加前缀mydata0 = pd.read_csv(workingfile.csv, header = None, prefix=var )在这种情况下，我们设置var为前缀，告诉 python 在每个列名之前包含此关键字。 var0 var1 var2 var30 ID first_name company salary1 11 David Aon 742 12 Jamie TCS 763 13 Steve Google 964 14 Stevart RBS 715 15 John . 78示例 5：指定缺失值这些na_values=选项用于在导入 CSV 文件时将某些值设置为空白/缺失值。 mydata00 = pd.read_csv(workingfile.csv, na_values=. ) var0 var1 var2 var30 ID first_name company salary1 11 David Aon 742 12 Jamie TCS 763 13 Steve Google 964 14 Stevart RBS 715 15 John . 78示例 6：设置索引列mydata01 = pd.read_csv(workingfile.csv, index_col =ID ) ID first_name company salary0 11 David Aon 741 12 Jamie TCS 762 13 Steve Google 963 14 Stevart RBS 714 15 John NaN 78正如您在上面的输出中看到的，列 ID 已被设置为索引列。 示例 7：从外部 URL 读取 CSV 文件您可以直接从存储在 Web 链接上的 CSV 文件中读取数据。当你需要从 github、kaggle 和其他网站加载公开可用的数据集时，它非常方便。 mydata02 = pd.read_csv(这个 DataFrame 包含 2311 行和 8 列。使用mydata02.shape，您可以生成此摘要。 示例 8：导入 CSV 时跳过最后 5 行mydata04 = pd.read_csv( skip_footer=5)在上面的代码中，我们使用s