Python基础 _Pandas_csv、excel文件操作

1. 读取文件

1.1 读取 CSV 文件 read_csv

Pandas 可以通过 pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件。常用参数包括：

• filepath_or_buffer: 文件路径或 URL。
• sep: 指定分隔符，默认为逗号（,）。
• header: 指定行号作为列名，默认是第一行。
• names: 如果文件中没有列名，可以通过该参数传入列名列表。
• index_col: 指定哪一列作为索引列。

import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')

1.2 读取 Excel 文件 read_excel

Pandas 通过 pd.read_excel() 函数来读取 Excel 文件。常用参数包括：

• io: 文件路径或文件对象。
• sheet_name: 要读取的工作表名，可以是名称、索引或列表。如果不指定，则读取第一个工作表。
• header: 指定行号作为列名，默认是第一行。
• index_col: 指定哪一列作为索引列。

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

2. 写入文件

2.1 写入 CSV 文件 to_csv

使用 df.to_csv() 函数将 DataFrame 写入 CSV 文件。常用参数包括：

• path_or_buf: 文件路径或对象。
• sep: 指定分隔符，默认是逗号（,）。
• index: 是否写入行索引，默认为 True。
• header: 是否写入列名，默认为 True。

df.to_csv('output.csv', index=False)

2.2 写入 Excel 文件 to_excel

使用 df.to_excel() 函数将 DataFrame 写入 Excel 文件。常用参数包括：

• excel_writer: 文件路径或 ExcelWriter 对象。
• sheet_name: 要写入的工作表名，默认为 'Sheet1'。
• index: 是否写入行索引，默认为 True。
• header: 是否写入列名，默认为 True。

df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

3. 多工作表的操作

Pandas 允许在同一个 Excel 文件中操作多个工作表。

3.1 读取多个工作表

使用 sheet_name 参数指定要读取的多个工作表。

sheets_dict = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

3.2 写入多个工作表

使用 pd.ExcelWriter() 可以在同一个文件中写入多个工作表。

with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')

4. 数据清洗与处理

4.1 处理缺失值 dropna fillna isna

Pandas 提供了多种方法来处理缺失值。

• df.dropna(): 删除包含缺失值的行或列。
• df.fillna(): 用指定值填充缺失值。
• df.isna(): 检测缺失值，返回布尔值 DataFrame。

df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
df.fillna(0)  # 用0填充缺失值

4.2 数据筛选与选择

Pandas 允许根据条件对数据进行筛选。

filtered_df = df[df['column_name'] > 10]  # 筛选某列大于10的行

5. 数据透视表与分组操作

5.1 数据透视表

使用 pd.pivot_table() 可以生成数据透视表。

pivot_table = pd.pivot_table(df, values='column_name', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='mean')

5.2 分组操作 groupby

使用 df.groupby() 进行数据分组，并应用聚合函数。

grouped = df.groupby('column_name').sum()  # 按列分组并求和

6. 文件处理的最佳实践

• 文件路径处理：使用 os.path.join() 以处理跨平台文件路径。
• 异常处理：使用 try-except 捕获文件操作可能产生的错误。
• 使用 with 语句：处理文件时，建议使用 with 语句确保文件自动关闭。

import osfile_path = os.path.join('data', 'input.csv')
try:df = pd.read_csv(file_path)
except FileNotFoundError:print("File not found.")

7. 性能优化

• 读取大文件时指定数据类型：通过 dtype 参数来减少内存使用。
• 使用 chunksize 分批读取：对于超大文件，可以分块读取以节省内存。

df = pd.read_csv('large_file.csv', dtype={'column_name': 'float64'}, chunksize=10000)