怎么在Python中利用pandas处理CSV文件

本篇文章为大家展示了怎么在Python中利用pandas处理CSV文件，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

Pandas读取本地CSV文件并设置Dataframe(数据格式)

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ') #filename可以直接从盘符开始，标明每一级的文件夹直到csv文件，header=None表示头部为空，sep=' '表示数据间使用空格作为分隔符，如果分隔符是逗号，只需换成 ‘，'即可。
print df.head()
print df.tail()
#作为示例，输出CSV文件的前5行和最后5行，这是pandas默认的输出5行，可以根据需要自己设定输出几行的值

数据读取示例

图片中显示了我本地数据的前5行与最后5行，最前面一列没有标号的是行号，数据一共有13列，标号从0到12，一行显示不完全，在第9列以后换了行，并且用反斜杠“\”标注了出来。

2017年4月28日更新

使用pandas直接读取本地的csv文件后，csv文件的列索引默认为从0开始的数字，重定义列索引的语句如下：

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ',names=["week",'month','date','time','year','name1','freq1','name2','freq2','name3','data1','name4','data2'])
print df

此时打印出的文件信息如下，列索引已经被重命名：

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