pandas读写CSV操作

读取CSV

读取CSV文件时，，设置sep参数，可以替换分割用的符号：

df = pd.read_csv(‘student_scores.csv‘, sep=‘:‘)
df.head()

这样可以把冒号作为分隔符。

read_csv 的另一个功能是指定文件的哪一行作为标题，而标题指定了列标签。通常第一行是标题，但有时如果文件顶部有额外的元信息，我们希望指定另一行作为标题。可以这样操作：

df = pd.read_csv(‘student_scores.csv‘, header=2)
df.head()

这里使用第 2 行作为标题，上面的所有数据都被删除。默认情况下，read_csv 使用 header=0，使用第一行作为列标签。

如果文件中不包括列标签，可以使用 header=None 防止数据的第一行被误当做列标签。

还可以用以下方法自己指定列标签：

labels = [‘id‘, ‘name‘, ‘attendance‘, ‘hw‘, ‘test1‘, ‘project1‘, ‘test2‘, ‘project2‘, ‘final‘]
df = pd.read_csv(‘student_scores.csv‘, names=labels)
df.head()

除使用默认索引（从 0 递增 1 的整数）之外，还可以将一个或多个列指定为数据框的索引：

df = pd.read_csv(‘student_scores.csv‘, index_col=‘Name‘)
df.head()

df = pd.read_csv(‘student_scores.csv‘, index_col=[‘Name‘, ‘ID‘])
df.head()

写入CSV

df_powerplant.to_csv(‘powerplant_data_edited.csv‘)
df = pd.read_csv(‘powerplant_data_edited.csv‘)
df.head()

这个 Unnamed:0 是to_csv() 默认保存索引，除非指定不保存。如需忽略索引，必须提供参数 index=False：

df_powerplant.to_csv(‘powerplant_data_edited.csv‘, index=False)
df = pd.read_csv(‘powerplant_data_edited.csv‘)
df.head()