怎么调用pandas读取csv文件？

一、怎么调用pandas读取csv文件？

引入pandas使用pandas下的read_csv方法，读取csv文件，参数是文件的路径，这是一个相对路径，是相对于当前工作目录的，那么如何知道当前的工作目录呢？

使用os.getcwd()方法获取当前工作目录读取前三后数据，查看一下是否读取正确，显然都是乱码，这是什么问题呢？

我们需要设定参数encoding，也就是编码方式，如果你不设定编码方式，默认是utf8，现在csv文件是gbk编码的，所以需要使用encoding='gbk'我用的编辑器是eric4，注意，eric4默认是不支持中文的，如果你想要显示中文，前提是设置正确的编码，在preferences中设置成utf8即可回到pandas，我们可以有更多选项来设置打开数据时的操作：

二、怎样用pandas读取数据？

要使用pandas读取数据，首先需要导入pandas库。然后，使用pandas的read_csv()函数来读取CSV文件，或者使用read_excel()函数来读取Excel文件。这些函数可以接受文件路径作为参数，并返回一个DataFrame对象，其中包含了读取的数据。DataFrame是pandas中最常用的数据结构，类似于表格，可以方便地进行数据处理和分析。读取数据后，可以使用DataFrame的各种方法和属性来操作和分析数据，如筛选、排序、计算统计指标等。最后，可以使用DataFrame的to_csv()或to_excel()方法将处理后的数据保存到文件中。

三、pandas读取和写入excel，csv太慢怎么办？

用 pandas.read_table()读txt吧，速度提升很明显

四、怎么用python读取csv数据？

要用Python读取CSV数据，首先需要导入csv模块。然后使用`with open('file.csv', 'r') as file:`来打开CSV文件，并使用csv.reader将文件对象传递给reader对象。

接下来可以使用for循环逐行读取文件中的数据，并将其存储在列表中或者进行其他操作。

例如可以使用pandas库来将CSV数据加载到DataFrame中进行进一步的数据处理和分析。最后需要记得关闭文件对象。这样就可以利用Python轻松地读取和处理CSV数据。

五、pandas读取excel时数据不正确？

1. 可能存在这种情况。2. pandas读取excel时，可能会出现数据类型不匹配、缺失值处理不当、数据格式不正确等问题，导致读取的数据不正确。3. 如果遇到这种情况，可以尝试使用pandas提供的参数来指定数据类型、缺失值处理方式等，或者检查excel文件中数据的格式是否正确，确保数据的准确性。同时，也可以参考其他数据处理工具，如openpyxl等。

六、pandas读取excel单元格数据并输出？

1、打开电脑，在桌面鼠标右键选择新建excel工作表；接着打开工作表，在sheet1插入一个表格。

2、然后在excel表格sheet2，插入另一个表格数据。

3、双击打开pycharm工具，新建python文件，导入pandas包；调用read_excel()方法读取excel文件数据。

4、保存代码并运行python文件，结果出现了报错，缺少xlrd包。

5、点击File菜单，选择Settings，找到项目对应的Project Interpreter，安装xlrd。

6、安装完毕后，再次运行代码，可以查看到控制台打印出excel文件数据。

七、pandas读取数据不对空值填补的参数？

df["你要填补的列名"].fillna(“填补的值”) df为你数据框名称 ，你的不一定是df

八、Python中如何利用Pandas读取Excel中的数据？

1、打开电脑，在桌面鼠标右键选择新建excel工作表；接着打开工作表，在sheet1插入一个表格。

2、然后在excel表格sheet2，插入另一个表格数据。

3、双击打开pycharm工具，新建python文件，导入pandas包；调用read_excel()方法读取excel文件数据。

4、保存代码并运行python文件，结果出现了报错，缺少xlrd包。

5、点击File菜单，选择Settings，找到项目对应的Project Interpreter，安装xlrd。

6、安装完毕后，再次运行代码，可以查看到控制台打印出excel文件数据。

九、Pandas如何删除筛选后的一行数据？

1、首先在excel表格中插入筛选，点击数据单元格右下角的筛选按钮。 2、点击打开筛选，选择数字“3”作为筛选项目，选中筛选出的数字。 3、然后点击工具栏中的“查找”按钮，点击其中的“定位”选项。 4、然后在打开的定位对话框中点击“可见单元格”，点击定位。 5、定位后，右键点击定位单元格，在弹出的选项中点击“删除”按钮。 6、即可将筛选出的单元格进行删除操作。

十、数据分析师日常工作中使用Pandas中进行CSV文件读写都有哪些需要掌握的操作？

pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，其中包含了方便的 CSV 文件读写操作，这里主要介绍pandas读取 CSV 文件和写入 CSV 文件，以下是一些需要掌握的操作：

这里推荐使用jupyter notebook，打开jupyter notebook的界面如下，要写代码可以在new中新建一个Python3。

首先导入pandas包，该数据分析包可以做多种数据处理。

学习一个函数最佳的就是学习其参数，只要掌握其参数含义，就能使用其函数的用法了，这里介绍一个使用jupyter notebook的小技巧，当输入pd.read_csv()，却不知道里面包含哪些参数时，可以在括号（）里使用电脑快捷键Shift+Tab键，就可以调出其参数。

比如这里pd.read_csv()包含如下一些参数：

pd.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], 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, skipfooter=0, 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, cache_dates=True, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', 
            thousands=None, decimal: str = '.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, 
            doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, 
            error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, 
            memory_map=False, float_precision=None)

1. 读取 CSV 文件：

使用 Pandas 的 read_csv() 方法可以轻松地读取 CSV 文件。需要提供以下参数：

• filepath_or_buffer: 文件路径，或者是有 read 方法的流对象。
• sep: 分隔符，默认是逗号。
• header: 指定哪行作为列的名称，如果没有行作为列名，那么应该设置 header=None，并且设置 names 参数。
• names: 在 CSV 文件中没有一行来存储列名，可以使用 names 自己指定，并且设置 header=None。
• index_col: 使用哪一列作为行索引，可以是列的位置，也可以是列的名称。如果没有指定，那么默认会自动生成一个顺序索引。
• usecols: 加载哪几列。只加载某几列可以使用此参数。

2. 写入 CSV 文件：

Pandas 的 to_csv() 方法可以轻松地将数据写入 CSV 文件，pd.read_csv()包含如下一些参数：

df.to_csv(path_or_buf: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr], NoneType] = None, sep: str = ',', 
          na_rep: str = '', float_format: Union[str, NoneType] = None, 
          columns: Union[Sequence[Union[Hashable, NoneType]], NoneType] = None,
          header: Union[bool, List[str]] = True, index: bool = True, 
          index_label: Union[bool, str, Sequence[Union[Hashable, NoneType]], 
          NoneType] = None, mode: str = 'w', encoding: Union[str, NoneType] = None, 
          compression: Union[str, Mapping[str, str], NoneType] = 'infer', 
          quoting: Union[int, NoneType] = None, quotechar: str = '"', 
          line_terminator: Union[str, NoneType] = None, chunksize: Union[int, NoneType] = None, date_format: Union[str, NoneType] = None, doublequote: bool = True, escapechar: Union[str, NoneType] = None, decimal: Union[str, NoneType] = '.', errors: str = 'strict') -> Union[str, NoneType]

• data: 要写入的数据。
• sep: 分隔符，默认是逗号。
• header: 指定哪行作为列的名称，如果没有行作为列名，那么应该设置 header=None，并且设置 names 参数。
• names: 在 CSV 文件中没有一行来存储列名，可以使用 names 自己指定，并且设置 header=None。
• index_col: 使用哪一列作为行索引，可以是列的位置，也可以是列的名称。如果没有指定，那么默认会自动生成一个顺序索引。

以上介绍pandas中CSV文件的读写功能，还需大家在实践中加深理解，通过pandas学习，可以看到Python在数据处理中的优势，想学Python，却苦于自己没有门路和方法，不妨试试由猴子老师主导的『数据分析训练营』，虽然训练营只有3天学习时间，但是对于入门数据分析来说足够了，接下来还需要大家在日常中进行实践，现在点击下方卡片即可进入训练营学习，快来学习~