Python Pandas读写txt和csv文件的方法详解

一、文本文件

文本文件，主要包括csv和txt两种等，相应接口为read_csv()和to_csv()，分别用于读写数据

1. read_csv()

格式代码：

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None）

常用参数：

• filepath_or_buffer：文件路径

• sep=','：默认以，为数据分隔符

• skiprows：跳过前几行

• nrows ：只读前几行

• parse_dates = [‘col_name’]：指定某行读取为日期格式

• index_col = [‘col_1’,‘col_2’]：读取指定的几列

• error_bad_lines = False ：当某行数据有问题时，不报错，直接跳过，处理脏数据时使用

• na_values = ‘NULL’：将NULL识别为空值

• header = 0：表示以数据的第一行为列索引

• encoding = “utf-8”：表明以utf-8为编码规则。

• names = range(0,50))：表示以[0…49]为列索引的名字

（1）读取csv文件：

>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv")
>>> print(df)
 name  age
0   小红   10
1   小明   20
2   小白   30
>>> print(type(df))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> # 行和列
>>> print(df.shape)
(3, 2)
>>> print(list(df.columns))
['name', 'age']

（2）读取txt文件：

>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.txt")
>>> print(df)
  北京
0  上海
1  成都
2  深圳
3  广州
4  广东

skiprows

跳过前n行

>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv", skiprows=2)
>>> print(df)
  小明  20
0  小白  30

nrows

只读前几行

>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv", nrows =2)
>>> print(df)
 name  age
0   小红   10
1   小明   20

index_col

index_col = [&lsquo;col_1&rsquo;,&lsquo;col_2&rsquo;]：读取指定的几列。整数或者字符串或者整数/字符串列表。指定用作的行标签的列。

感觉有问题，和我想象中不同：

>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv", index_col  =['name'])
>>> print(df)
     age
name
小红     10
小明     20
小白     30
>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv", index_col=1)
>>> print(df)
   name
age
10    小红
20    小明
30    小白

names

names = range(0,50)：表示以[0&hellip;49]为列索引的名字

不与header=0共同使用：

>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv", names=['姓名', '年龄'])
>>> print(df)
    姓名   年龄
0  name  age
1    小红   10
2    小明   20
3    小白   30

与header=0共同使用：

>>> df = pd.read_csv(r"E:\Python学习\test.csv", header=0, names=['姓名', '年龄'])
>>> print(df)
  姓名  年龄
0  小红  10
1  小明  20
2  小白  30

2. to_csv()

格式代码：

pd.to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns,header,index)

常用参数：

path_or_buf：str：放文件名、相对路径、文件流等。

sep：分隔符。与read_csv()中sep参数意思一样。

na_rep：将NaN转换为特定值。

columns：指定哪些列写进去。

header；默认header=0，如果没有表头，设置header=None。

index：关于索引的，默认True，写入索引。

（1）写入csv文件：

>>> import pandas as pd
>>>
>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> print(df)
  A  B    C
0  1  2  NaN
1  3  4  5.0
>>> print(type(df))
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
>>> df.to_csv('test1.csv')
>>>

可以看到生成了新文件：

我们读取看看：

>>> df1 = pd.read_csv(r"test1.csv", header=0, encoding="utf-8")
>>> print(df1)
  A  B    C
0  1  2  NaN
1  3  4  5.0

（2）写入txt文件：

>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.to_csv('test1.txt')

生成新文件：

sep

设置分隔符

>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.to_csv('test2.csv', sep=';') # 设置;号为分割符

可以看到分隔符为分号：

na_rep

na_rep：将NaN转换为特定值。

>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.to_csv('test3.csv', na_rep='100') # 空值替换为100
>>>
>>> df1 = pd.read_csv('test3.csv')
>>> print(df1)
  Unnamed: 0  A  B      C
0           0  1  2  100.0
1           1  3  4    5.0

columns

columns：指定哪些列写进去。

>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.to_csv('test4.csv', columns=['A','B']) # 只写入A、B列
>>>
>>> df1 = pd.read_csv('test4.csv')
>>> print(df1)
  Unnamed: 0  A  B
0           0  1  2
1           1  3  4

header

header；默认header=0，如果没有表头，设置header=None。

>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.to_csv('test5.csv', header=None)
>>>
>>> df1 = pd.read_csv('test5.csv')
>>> print(df1)
  0  1  2  Unnamed: 3
0  1  3  4         5.0

index

index：关于索引的，默认True，写入索引

不保留索引：

>>> data = [{'A': 1, 'B': 2}, {'A': 3, 'B': 4, 'C': 5}]
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df.to_csv('test6.csv', index=False)
>>>
>>> df1 = pd.read_csv('test6.csv')
>>> print(df1)
  A  B    C
0  1  2  NaN
1  3  4  5.0

来源：https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/126908798