python 提取前五行_Pandas 1：如何在Python中载入数据集

import os # 首先在Python中载入os库，为设置工作路径做准备

os.getcwd() # get current working directory 查看当前工作路径

os.chdir("D:Python Learningpandas-videos-masterdata") # change directory 更改工作路径

os.getcwd() # 此时可以看到工作路径已经被更改，让我们开始操作吧！

import pandas as pd # 载入pandas库，并简记为pd

orders = pd.read_csv("chipotle.tsv", sep = "t") # 输入工作路径下的文件名称，并输入该文件中使用的分隔符，read_csv函数默认的分隔符是逗号（comma），而tsv是以tab为分隔符的表格文件，因此需要设置sep参数。

orders.head() # 查看orders数据集的前五行。head方法（method）可以查看一个数据集的前若干行，默认的行数为5。pandas库中还有一个tail方法可以查看最后若干行，和head方法时对应的。

movie_user = pd.read_csv(r"u.user", sep = "|") # 我们再来看一个关于影院用户的数据集

movie_user.head() # 查看movie_user数据集的前五行，结果如下所示：

我们可以看到表头出了点问题。在导入数据时，我们可以设置header参数来解决。

movie_user = pd.read_csv(r"u.user", sep = "|", header = None) # header的缺省值为0，即表格文件中的第1行内容作为表头。当header参数被设置为None时，该数据集的表头就为Python默认的0、1、2、3、4......

movie_user.head() # 查看movie_user数据集的前五行，结果如下所示：

如果我们想设置表头（columns），我们可以用两种办法来实现：

（1）在导入数据的时候设置names参数

col_names = ["user_id","age","gender","occupation","zip_code"]

movie_user = pd.read_csv(r"u.user", sep = "|", header=None, names = col_names)

（2）在导入以后再设置columns属性（attribute）

movie_user = pd.read_csv(r"u.user", sep = "|", header=None)

movie_user.columns = ["user_id","age","gender","occupation","zip_code"]

两种办法的效果是完全一致的，如下所示：

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