Pandas讀取csv的實現

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對於文件的操作中，讀寫csv操作是一個比較常見的操作，很多時候可能會選擇使用python中的文件讀取的方式對csv文件操作，這種方式並沒有什麼問題，但讀寫的效率不高，編寫的代碼量也偏多。

這裡介紹使用pandas進行簡單的讀。寫也基本類似。

一、Pandas讀取表頭：

使用pandas讀取表頭很簡單，一行代碼搞定，如下：

    # 讀取表頭
    head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0)

這一行代碼讀取的是一個對象，如果要以列表形式輸出，可以增加如下一行代碼：

     # 表頭列轉為 list
    head_row_list = list(head_row)

二、讀取具體數據：

以文件讀取的方式讀取具體數據，需要的代碼量比較多，也需要做循環遍歷，使用pandas操作如下：

    # 讀取
    csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list)
    row_list = csv_result.values.tolist()
    print(f"行讀取結果：{row_list}")

上面展示的是打印行讀取的結果。使用pandas，還可以很方便的將行轉換為列，並打印出行轉列的結果，如下代碼段：

    col_obj = csv_result.T
    col_list = col_obj.values.tolist()
    print(f"行轉列讀取結果：{col_list}")
    return head_row_list, col_list

完整的代碼如下：

import pandas as pd
 
 
def csv_file_read():
    # 讀取表頭
    head_row = pd.read_csv('123.csv', nrows=0)
    print(list(head_row))
    # 表頭列轉為 list
    head_row_list = list(head_row)
 
    # 讀取
    csv_result = pd.read_csv('123.csv', usecols=head_row_list)
    row_list = csv_result.values.tolist()
    print(f"行讀取結果：{row_list}")
    col_obj = csv_result.T
    col_list = col_obj.values.tolist()
    print(f"行轉列讀取結果：{col_list}")
    return head_row_list, col_list
 
 
 
if __name__ == '__main__':
    csv_file_read()

是不是很簡單，十幾行代碼即可搞定。

到此這篇關於Pandas讀取csv的實現的文章就介紹到這瞭,更多相關Pandas讀取csv內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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