pandas中dataframe的构造（csv等结构化文件读取，字典读取）以及保存

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前言
结构化文件读取
字典读取
numpy读取
保存dataframe

前言

pandas用来读取数据十分之方便和快速，可以提高你的效率，虽然numpy也有一些读取数据的api，但是通常我们还是使用pandas来读取，numpy来运算。所以掌握pandas如何读取非常重要。

import pandas as pd

结构化文件读取

这种一般我们只需要注意两个问题，

我们的文件有没有列名（或者叫做属性名）
我们的文件列之间的分隔符是什么。
我们的文件是不是有索引列（有时候会有）。

比如下述文件1.没有列名2.分割符是空白即sep=" "，（注意，空白符容易和sep="\t"混淆，因为眼睛看起来都是空白）3.没有索引列。

1.58 2.32 -5.8 0
0.67 1.58 -4.78 0
1.04 1.01 -3.63 0
-1.49 2.18 -3.39 0
-0.41 1.21 -4.73 0

比如下述文件1.有列名2.分割符是空白sep=" "3.没有索引列。

j k l m
1.58 2.32 -5.8 0
0.67 1.58 -4.78 0
1.04 1.01 -3.63 0
-1.49 2.18 -3.39 0
-0.41 1.21 -4.73 0

比如下述文件1.有列名2.分割符为经典的逗号分隔符即sep=","3.没有索引列。

j,k,l,m
1.58,2.32,-5.8,0

比如下述文件1.有列名2.分割符为经典的逗号分隔符即sep=","4.有索引列。

unamed,j,k,l,m
0,1.58,2.32,-5.8,0
1,1.45,1.2,-4,0

对于这4个不同的文件，我们的读取方法如下：

#数据1
data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ",names=["a","b","c","d"])

读取结果

#数据2
data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ")

读取结果

#数据3
data=pd.read_csv("data/pr4.txt")

#数据4
data=pd.read_csv("data/pr4.txt",index_col=0)#第0列是索引。

字典读取

dict1={"name":["liu","yang"],"age":["four","nine"]}
data=pd.DataFrame.from_dict(dict1,orient="columns")
data

结果如下：

numpy读取

a=np.random.rand(2,3)
a

array([[0.69779583, 0.89924259, 0.26073342],
[0.96371299, 0.28216268, 0.59067695]])

pd.DataFrame(a)

保存dataframe

data.to_csv(file_path,index=False)

其中index=False是指不要将dataframe的index写入文件，默认是会写的，而且列名会自动取为unamed。

data.to_csv("test.txt",sep="\t",header=False,index=False)

上面表示不要写入列名，分隔符是tab，不要写入索引。

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