Table des matières
Préface
1 CSV 和文本文件
1 参数解析
1.1 基础
1.2 列、索引、名称
1 L'analyse des paramètres
Bases de la 1.1
1.2 Colonne , index , name
1.3 常规解析配置
1.4 NA 和缺失数据处理
1.5 日期时间处理
1.6 迭代
1.7 引用、压缩和文件格式
1.8 错误处理
2. 指定数据列的类型
Maison développement back-end Tutoriel Python Utilisation de CSV comme outil d'E/S pour les opérations de lecture et d'écriture dans les pandas de traitement de données Python

Utilisation de CSV comme outil d'E/S pour les opérations de lecture et d'écriture dans les pandas de traitement de données Python

May 08, 2023 pm 04:10 PM
python csv pandas

    Préface

    Le de <code>pandas IO API est un ensemble de fonctions reader de niveau supérieur, telles que pandas.read_csv(), qui renverront un pandas code>. pandasIO API 是一组顶层的 reader 函数,比如 pandas.read_csv(),会返回一个 pandas 对象。

    而相应的 writer 函数是对象方法,如 DataFrame.to_csv()

    注意:后面会用到 StringIO,请确保导入

    # python3
    from io import StringIO
    # python2
    from StringIO import StringIO
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    1 CSV 和文本文件

    读取文本文件的主要函数是 read_csv()

    1 参数解析

    read_csv() 接受以下常用参数:

    1.1 基础

    filepath_or_buffer: 变量

    • 可以是文件路径、文件 URL 或任何带有 read() 函数的对象

    sep: str,默认 ,,对于 read_tablet

    • 文件分隔符,如果设置为 None,则 C 引擎无法自动检测分隔符,而 Python 引擎可以通过内置的嗅探器工具自动检测分隔符。

    • 此外,如果设置的字符长度大于 1,且不是 &#39;s+&#39;,那么该字符串会被解析为正则表达式,且强制使用 Python 解析引擎。

    • 例如 &#39;\r\t&#39;,但是正则表达式容易忽略文本中的引用数据。

    delimiter: str, 默认为 None

    • sep 的替代参数,功能一致

    1.2 列、索引、名称

    header: intlist, 默认为 &#39;infer&#39;

    • 用作列名的行号,默认行为是对列名进行推断:

      • 如果未指定 names 参数其行为类似于 header=0,即从读取的第一行开始推断。

      • 如果设置了 names,则行为与 header=None 相同。

    • 也可以为 header 设置列表,表示多级列名。如 [0,1,3],未指定的行(这里是 2)将会被跳过,如果 skip_blank_lines=True,则会跳过空行和注释的行。因此 header=0 并不是代表文件的第一行

    names: array-like, 默认为 None

    • 需要设置的列名列表,如果文件中不包含标题行,则应显式传递 header=None,且此列表中不允许有重复值。

    index_col: int, str, sequence of int/str, False, 默认为 None

    • 用作 DataFrame 的索引的列,可以字符串名称或列索引的形式给出。如果指定了列表,则使用 MultiIndex

    • 注意:index_col=False 可用于强制 pandas 不要将第一列用作索引。例如,当您的文件是每行末尾都带有一个分隔符的错误文件时。

    usecols: 列表或函数, 默认为 None

    • 只读取指定的列。如果是列表,则所有元素都必须是位置(即文件列中的整数索引)或字符串,这些字符串必须与 names 参数提供的或从文档标题行推断出的列名相对应。

    • 列表中的顺序会被忽略,即 usecols=[0, 1] 等价于 [1, 0]

    • 如果是可调用函数,将会根据列名计算,返回可调用函数计算为 True 的名称

    In [1]: import pandas as pd
    In [2]: from io import StringIO
    In [3]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"
    In [4]: pd.read_csv(StringIO(data))
    Out[4]: 
      col1 col2  col3
    0    a    b     1
    1    a    b     2
    2    c    d     3
    In [5]: pd.read_csv(StringIO(data), usecols=lambda x: x.upper() in ["COL1", "COL3"])
    Out[5]: 
      col1  col3
    0    a     1
    1    a     2
    2    c     3
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    使用此参数可以大大加快解析时间并降低内存使用

    squeeze: boolean, 默认为 False

    • 如果解析的数据只包含一列,那么返回一个 Series

    prefix: str, 默认为 None

    • 当没有标题时,添加到自动生成的列号的前缀,例如 &#39;X&#39; 表示 X0, X1...

    mangle_dupe_cols: boolean, 默认为 True

    La fonction writer correspondante est une méthode objet, telle que DataFrame.to_csv(). #🎜🎜##🎜🎜#Remarque : StringIO sera utilisé plus tard, assurez-vous d'importer #🎜🎜#
    In [6]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"
    In [7]: pd.read_csv(StringIO(data))
    Out[7]: 
      col1 col2  col3
    0    a    b     1
    1    a    b     2
    2    c    d     3
    In [8]: pd.read_csv(StringIO(data), skiprows=lambda x: x % 2 != 0)
    Out[8]: 
      col1 col2  col3
    0    a    b     2
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    #🎜🎜#1 Fichiers CSV et texte #🎜🎜##🎜🎜# lire La fonction principale des fichiers texte est read_csv()#🎜🎜#

    1 L'analyse des paramètres

    #🎜🎜#read_csv() accepte ce qui suit paramètres communs :# 🎜🎜#
    Bases de la 1.1
    #🎜🎜#filepath_or_buffer : Variable #🎜🎜#
    • # 🎜🎜#Oui Est un chemin de fichier, une URL de fichier ou tout objet avec une fonction read() #🎜🎜#
    • #🎜🎜##🎜🎜# sep  : str, par défaut ,, pour read_table c'est t#🎜🎜 #
      • #🎜🎜#Délimiteur de fichier, s'il est défini sur Aucun, le moteur C ne peut pas détecter automatiquement le délimiteur , et le moteur Python peut détecter automatiquement les délimiteurs via l'outil de renifleur intégré. #🎜🎜#
      • #🎜🎜#De plus, si la longueur de caractère définie est supérieure à 1 et n'est pas 's+', alors le La chaîne sera analysée comme une expression régulière, forçant l'utilisation du moteur d'analyse Python. #🎜🎜#
      • #🎜🎜#Par exemple '\r\t', mais les expressions régulières ont tendance à ignorer les données de référence dans le texte. #🎜🎜#
      • #🎜🎜##🎜🎜#delimiter : str, la valeur par défaut est Aucun#🎜🎜#
        • #🎜🎜#sep paramètre alternatif, la fonction est la même#🎜🎜#
        • #🎜🎜#
          1.2 Colonne , index , name
          #🎜🎜#header : int ou list, la valeur par défaut est 'infer'</ code># 🎜🎜#<ul class=" list-paddingleft-2"><li>#🎜🎜#Le numéro de ligne utilisé comme nom de colonne, le comportement par défaut est de déduire le nom de la colonne : #🎜🎜#</ li><ul class =" list-paddingleft-2" ><li>#🎜🎜#Si le paramètre <code>names n'est pas spécifié, le comportement est similaire à header=0</code >, c'est-à-dire qu'à partir de la première lecture, Line commence l'inférence. #🎜🎜#</li><li>#🎜🎜#Si <code>names est défini, le comportement est le même que header=None. #🎜🎜##🎜🎜#
        • #🎜🎜# Vous pouvez également définir une liste pour header afin de représenter les noms de colonnes à plusieurs niveaux. Par exemple, [0,1,3], les lignes non spécifiées (ici 2) seront ignorées. Si skip_blank_lines=True, les lignes vides et les lignes commentées seront ignorées. Donc header=0 ne représente pas la première ligne du fichier#🎜🎜#
        • #🎜🎜##🎜🎜#names : array- comme , la valeur par défaut est Aucun#🎜🎜#
          • #🎜🎜#La liste des noms de colonnes qui doivent être définis , si le fichier ne contient pas de ligne d'en-tête, header=None doit être transmis explicitement et aucune valeur en double n'est autorisée dans cette liste. #🎜🎜#
          • #🎜🎜##🎜🎜#index_col : int, str, séquence de int/ str, False, la valeur par défaut est Aucun#🎜🎜#
            • #🎜🎜# est utilisé as La colonne de l'index du DataFrame, donnée sous forme de nom de chaîne ou d'index de colonne. Si une liste est spécifiée, utilisez MultiIndex#🎜🎜#
            • #🎜🎜# Remarque : index_col=False peut être utilisé pour forcer pandas< /code> N'utilisez pas la première colonne comme index. Par exemple, lorsque votre fichier est un mauvais fichier avec un délimiteur à la fin de chaque ligne. #🎜🎜#</li>#🎜🎜##🎜🎜#<code>usecols : liste ou fonction, la valeur par défaut est Aucun#🎜🎜#
              • #🎜🎜#Lire uniquement les colonnes spécifiées. S'il s'agit d'une liste, tous les éléments doivent être soit des positions (c'est-à-dire des indices entiers dans les colonnes du fichier), soit des chaînes qui correspondent aux noms de colonnes fournis par le paramètre names ou déduits de la ligne d'en-tête du document correspondante. #🎜🎜#
              • #🎜🎜#L'ordre dans la liste sera ignoré, c'est-à-dire que usecols=[0, 1] est équivalent à [1, 0]< /code>#🎜🎜#</li><li>#🎜🎜#S'il s'agit d'une fonction appelable, elle sera calculée en fonction du nom de la colonne et du nom de la fonction appelable calculé comme <code> True sera renvoyé#🎜🎜 #
              • #🎜🎜#
                compression={&#39;method&#39;: &#39;gzip&#39;, &#39;compresslevel&#39;: 1, &#39;mtime&#39;: 1}
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                #🎜🎜#L'utilisation de ce paramètre peut considérablement accélérer le temps d'analyse et réduire l'utilisation de la mémoire #🎜🎜##🎜🎜#squeeze  : booléen</code >, la valeur par défaut est <code>False#🎜🎜#
                • #🎜🎜#Si le les données analysées ne contiennent qu'une seule colonne, puis renvoient une Série #🎜🎜#
                • #🎜🎜##🎜🎜#prefix : str</code >, la valeur par défaut est <code>Aucun#🎜 🎜#
                  • #🎜🎜# Lorsqu'il n'y a pas de titre, le préfixe est ajouté au numéro de colonne généré automatiquement , tel que 'X' signifie X0, X1...#🎜🎜#
                  • #🎜🎜##🎜🎜# mangle_dupe_cols : booléen</code >, la valeur par défaut est <code>True#🎜🎜#
                    • 重复的列将被指定为 &#39;X&#39;,&#39;X.1&#39;&#39;X.N&#39;,而不是 &#39;X&#39;... 。如果在列中有重复的名称,传递 False 将导致数据被覆盖

                    1.3 常规解析配置

                    dtype: 类型名或类型字典(column -> type), 默认为 None

                    • 数据或列的数据类型。例如。 {&#39;a&#39;:np.float64,&#39;b&#39;:np.int32}

                    engine: {&#39;c&#39;, &#39;python&#39;}

                    • 要使用的解析器引擎。C 引擎更快,而 Python 引擎目前功能更完整

                    converters: dict, 默认为 None

                    • 用于在某些列中对值进行转换的函数字典。键可以是整数,也可以是列名

                    true_values: list, 默认为 None

                    • 数据值解析为 True

                    false_values: list, 默认为 None

                    • 数据值解析为 False

                    skipinitialspace: boolean, 默认为 False

                    • 跳过分隔符之后的空格

                    skiprows: 整数或整数列表, 默认为 None

                    • 在文件开头要跳过的行号(索引为 0)或要跳过的行数

                    • 如果可调用函数,则对索引应用函数,如果返回 True,则应跳过该行,否则返回 False

                    In [6]: data = "col1,col2,col3\na,b,1\na,b,2\nc,d,3"
                    In [7]: pd.read_csv(StringIO(data))
                    Out[7]: 
                      col1 col2  col3
                    0    a    b     1
                    1    a    b     2
                    2    c    d     3
                    In [8]: pd.read_csv(StringIO(data), skiprows=lambda x: x % 2 != 0)
                    Out[8]: 
                      col1 col2  col3
                    0    a    b     2
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                    skipfooter: int, 默认为 0

                    • 需要跳过文件末尾的行数(不支持 C 引擎)

                    nrows: int, 默认为 None

                    • 要读取的文件行数,对于读取大文件很有用

                    memory_map: boolean, 默认为 False

                    • 如果为 filepath_or_buffer 参数指定了文件路径,则将文件对象直接映射到内存中,然后直接从那里访问数据。使用此选项可以提高性能,因为不再有任何 I/O 开销

                    1.4 NA 和缺失数据处理

                    na_values: scalar, str, list-like, dict, 默认为 None

                    • 需要转换为 NA 值的字符串

                    keep_default_na: boolean, 默认为 True

                    • 解析数据时是否包含默认的 NaN 值。根据是否传入 na_values,其行为如下

                    • keep_default_na=True, 且指定了 na_values, na_values 将会与默认的 NaN 一起被解析

                    • keep_default_na=True, 且未指定 na_values, 只解析默认的 NaN

                    • keep_default_na=False, 且指定了 na_values, 只解析 na_values 指定的 NaN

                    • keep_default_na=False, 且未指定 na_values, 字符串不会被解析为 NaN

                    注意:如果 na_filter=False,那么 keep_default_nana_values 参数将被忽略

                    na_filter: boolean, 默认为 True

                    • 检测缺失值标记(空字符串和 na_values 的值)。在没有任何 NA 的数据中,设置 na_filter=False 可以提高读取大文件的性能

                    skip_blank_lines: boolean, 默认为 True

                    • 如果为 True,则跳过空行,而不是解释为 NaN

                    1.5 日期时间处理

                    parse_dates: 布尔值、列表或嵌套列表、字典, 默认为 False.

                    • 如果为 True -> 尝试解析索引

                    • 如果为 [1, 2, 3] -> 尝试将 1, 2, 3 列解析为分隔的日期

                    • 如果为 [[1, 3]] -> 将 1, 3 列解析为单个日期列

                    • 如果为 {&#39;foo&#39;: [1, 3]} -> 将 1, 3 列作为日期并设置列名为 foo

                    infer_datetime_format: 布尔值, 默认为 False

                    • 如果设置为 True 且设置了 parse_dates,则尝试推断 datetime 格式以加快处理速度

                    date_parser: 函数, 默认为 None

                    • 用于将字符串序列转换为日期时间实例数组的函数。默认使用 dateutil.parser.parser 进行转换,pandas 将尝试以三种不同的方式调用 date_parser

                      • 传递一个或多个数组(parse_dates 定义的列)作为参数;

                      • parse_dates 定义的列中的字符串值连接到单个数组中,并将其传递;

                      • 使用一个或多个字符串(对应于 parse_dates 定义的列)作为参数,对每一行调用 date_parser 一次。

                    dayfirst: 布尔值, 默认为 False

                    • DD/MM 格式的日期

                    cache_dates: 布尔值, 默认为 True

                    • 如果为 True,则使用唯一的、经过转换的日期缓存来应用 datetime 转换。

                    • 在解析重复的日期字符串,特别是带有时区偏移量的日期字符串时,可能会显著提高速度。

                    1.6 迭代

                    iterator: boolean, 默认为 False

                    • 返回 TextFileReader 对象以进行迭代或使用 get_chunk() 来获取块

                    1.7 引用、压缩和文件格式

                    compression: {&#39;infer&#39;, 'gzip', 'bz2', 'zip', 'xz', None, dict}, 默认为 &#39;infer&#39;

                    • 用于对磁盘数据进行即时解压缩。如果为 "infer",则如果 filepath_or_buffer 是文件路径且以 ".gz"".bz2"".zip"".xz" 结尾,则分别使用 gzipbz2zipxz 解压,否则不进行解压缩。

                    • 如果使用 "zip",则 ZIP 文件必须仅包含一个要读取的数据文件。设置为 None 表示不解压

                    • 也可以使用字典的方式,键为 method 的值从 {&#39;zip&#39;, &#39;gzip&#39;, &#39;bz2&#39;} 中选择。例如

                    compression={&#39;method&#39;: &#39;gzip&#39;, &#39;compresslevel&#39;: 1, &#39;mtime&#39;: 1}
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                    thousandsstr, 默认为 None

                    • 数值在千位的分隔符

                    decimal: str, 默认为 &#39;.&#39;

                    • 小数点

                    float_precision: string, 默认为 None

                    • 指定 C 引擎应该使用哪个转换器来处理浮点值。普通转换器的选项为 None,高精度转换器的选项为 high,双向转换器的选项为 round_trip

                    quotechar: str (长度为 1)

                    • 用于表示被引用数据的开始和结束的字符。带引号的数据里的分隔符将被忽略

                    comment: str, 默认为 None

                    • 用于跳过该字符开头的行,例如,如果 comment=&#39;#&#39;,将会跳过 # 开头的行

                    encoding: str, 默认为 None

                    • 设置编码格式

                    1.8 错误处理

                    error_bad_linesboolean, 默认为 True

                    • 默认情况下,字段太多的行(例如,带有太多逗号的 csv 文件)会引发异常,并且不会返回任何 DataFrame

                    • 如果设置为 False,则这些坏行将会被删除

                    warn_bad_linesboolean, 默认为 True

                    • 如果 error_bad_lines=Falsewarn_bad_lines=True,每个坏行都会输出一个警告

                    2. 指定数据列的类型

                    您可以指示整个 DataFrame 或各列的数据类型

                    In [9]: import numpy as np
                    In [10]: data = "a,b,c,d\n1,2,3,4\n5,6,7,8\n9,10,11"
                    In [11]: print(data)
                    a,b,c,d
                    1,2,3,4
                    5,6,7,8
                    9,10,11
                    In [12]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype=object)
                    In [13]: df
                    Out[13]: 
                       a   b   c    d
                    0  1   2   3    4
                    1  5   6   7    8
                    2  9  10  11  NaN
                    In [14]: df["a"][0]
                    Out[14]: &#39;1&#39;
                    In [15]: df = pd.read_csv(StringIO(data), dtype={"b": object, "c": np.float64, "d": "Int64"})
                    In [16]: df.dtypes
                    Out[16]: 
                    a      int64
                    b     object
                    c    float64
                    d      Int64
                    dtype: object
                    Copier après la connexion

                    你可以使用 read_csv()converters 参数,统一某列的数据类型

                    In [17]: data = "col_1\n1\n2\n&#39;A&#39;\n4.22"
                    In [18]: df = pd.read_csv(StringIO(data), converters={"col_1": str})
                    In [19]: df
                    Out[19]: 
                      col_1
                    0     1
                    1     2
                    2   &#39;A&#39;
                    3  4.22
                    In [20]: df["col_1"].apply(type).value_counts()
                    Out[20]: 
                    <class &#39;str&#39;>    4
                    Name: col_1, dtype: int64
                    Copier après la connexion

                    或者,您可以在读取数据后使用 to_numeric() 函数强制转换类型

                    In [21]: df2 = pd.read_csv(StringIO(data))
                    In [22]: df2["col_1"] = pd.to_numeric(df2["col_1"], errors="coerce")
                    In [23]: df2
                    Out[23]: 
                       col_1
                    0   1.00
                    1   2.00
                    2    NaN
                    3   4.22
                    In [24]: df2["col_1"].apply(type).value_counts()
                    Out[24]: 
                    <class &#39;float&#39;>    4
                    Name: col_1, dtype: int64
                    Copier après la connexion

                    它将所有有效的数值转换为浮点数,而将无效的解析为 NaN

                    最后,如何处理包含混合类型的列取决于你的具体需要。在上面的例子中,如果您只想要将异常的数据转换为 NaN,那么 to_numeric() 可能是您的最佳选择。

                    然而,如果您想要强制转换所有数据,而无论类型如何,那么使用 read_csv()converters 参数会更好

                    注意

                    在某些情况下,读取包含混合类型列的异常数据将导致数据集不一致。

                    如果您依赖 pandas 来推断列的类型,解析引擎将继续推断数据块的类型,而不是一次推断整个数据集。

                    In [25]: col_1 = list(range(500000)) + ["a", "b"] + list(range(500000))
                    In [26]: df = pd.DataFrame({"col_1": col_1})
                    In [27]: df.to_csv("foo.csv")
                    In [28]: mixed_df = pd.read_csv("foo.csv")
                    In [29]: mixed_df["col_1"].apply(type).value_counts()
                    Out[29]: 
                    <class &#39;int&#39;>    737858
                    <class &#39;str&#39;>    262144
                    Name: col_1, dtype: int64
                    In [30]: mixed_df["col_1"].dtype
                    Out[30]: dtype(&#39;O&#39;)
                    Copier après la connexion

                    这就导致 mixed_df 对于列的某些块包含 int 类型,而对于其他块则包含 str,这是由于读取的数据是混合类型。

                    Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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