读取CSV文件
读取中文的CSV文件中有中文，用“UTF-8”会出现乱码问题，解决：
import pandas as pdimport numpy as npdata=pd.read_csv('C:/Users/elenawang/Desktop/csv_res_1.csv',header=None,encoding = "gb2312",names=['mobi','loc','time'])
详细参数：
读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame
也支持文件的部分导入和选择迭代
更多帮助参见：/pandas-docs/stable/io.html
参数：
filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO)
可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中
本地文件读取实例：://localhost/path/to/table.csv
sep : str, default ‘,’
指定分隔符。如果不指定参数，则会尝试使用逗号分隔。分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据中的逗号。正则表达式例子：’\r\t’
delimiter : str, default None
定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则sep参数失效）
delim_whitespace : boolean, default False.
指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作为分隔符使用，等效于设定sep=’\s+’。如果这个参数设定为Ture那么delimiter 参数失效。
在新版本0.18.1支持
header : int or list of ints, default ‘infer’
指定行数用来作为列名，数据开始行数。如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现，第3行数据将被丢弃，dataframe的数据从第5行开始。）。
注意：如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和空行，所以header=0表示第一行数据而不是文件的第一行。
names : array-like, default None
用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。默认列表中不能出现重复，除非设定参数mangle_dupe_cols=True。
index_col : int or sequence or False, default None
用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。
如果文件不规则，行尾有分隔符，则可以设定index_col=False 来是的pandas不适用第一列作为行索引。
usecols : array-like, default None
返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗。
as_recarray : boolean, default False
不赞成使用：该参数会在未来版本移除。请使用pd.read_csv(…).to_records()替代。
返回一个Numpy的recarray来替代DataFrame。如果该参数设定为True。将会优先squeeze参数使用。并且行索引将不再可用，索引列也将被忽略。
squeeze : boolean, default False
如果文件值包含一列，则返回一个Series
prefix : str, default None
在没有列标题时，给列添加前缀。例如：添加‘X’ 成为 X0, X1, …
mangle_dupe_cols : boolean, default True
重复的列，将‘X’…’X’表示为‘X.0’…’X.N’。如果设定为false则会将所有重名列覆盖。
dtype : Type name or dict of column -> type, default None
每列数据的数据类型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}
engine : {‘c’, ‘python’}, optional
Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete.
使用的分析引擎。可以选择C或者是python。C引擎快但是Python引擎功能更加完备。
converters : dict, default None
列转换函数的字典。key可以是列名或者列的序号。
true_values : list, default None
Values to consider as True
false_values : list, default None
Values to consider as False
skipinitialspace : boolean, default False
忽略分隔符后的空白（默认为False，即不忽略）.
skiprows : list-like or integer, default None
需要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过的行号列表（从0开始）。
skipfooter : int, default 0
从文件尾部开始忽略。 (c引擎不支持)
skip_footer : int, default 0
不推荐使用：建议使用skipfooter ，功能一样。
nrows : int, default None
需要读取的行数（从文件头开始算起）。
na_values : scalar, str, list-like, or dict, default None
一组用于替换NA/NaN的值。如果传参，需要制定特定列的空值。默认为‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.
keep_default_na : bool, default True
如果指定na_values参数，并且keep_default_na=False，那么默认的NaN将被覆盖，否则添加。
na_filter : boolean, default True
是否检查丢失值（空字符串或者是空值）。对于大文件来说数据集中没有空值，设定na_filter=False可以提升读取速度。
verbose : boolean, default False
是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。
skip_blank_lines : boolean, default True
如果为True，则跳过空行；否则记为NaN。
parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False
boolean. True -> 解析索引
list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列；
list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用
dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为”foo”
infer_datetime_format : boolean, default False
如果设定为True并且parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。
keep_date_col : boolean, default False
如果连接多列解析日期，则保持参与连接的列。默认为False。
date_parser : function, default None
用于解析日期的函数，默认使用dateutil.parser.parser来做转换。Pandas尝试使用三种不同的方式解析，如果遇到问题则使用下一种方式。
1.使用一个或者多个arrays（由parse_dates指定）作为参数；
2.连接指定多列字符串作为一个列作为参数；
3.每行调用一次date_parser函数来解析一个或者多个字符串（由parse_dates指定）作为参数。
dayfirst : boolean, default False
DD/MM格式的日期类型
iterator : boolean, default False
返回一个TextFileReader 对象，以便逐块处理文件。
chunksize : int, default None
文件块的大小， See IO Tools docs for more informationon iterator and chunksize.
compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, default ‘infer’
直接使用磁盘上的压缩文件。如果使用infer参数，则使用 gzip, bz2, zip或者解压文件名中以‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, or ‘xz’这些为后缀的文件，否则不解压。如果使用zip，那么ZIP包中国必须只包含一个文件。设置为None则不解压。
新版本0.18.1版本支持zip和xz解压
thousands : str, default None
千分位分割符，如“，”或者“.”
decimal : str, default ‘.’
字符中的小数点 (例如：欧洲数据使用’，‘).
float_precision : string, default None
Specifies which converter the C engine should use for floating-point values. The options are None for the ordinary converter, high for the high-precision converter, and round_trip for the round-trip converter.
指定
lineterminator : str (length 1), default None
行分割符，只在C解析器下使用。
quotechar : str (length 1), optional
引号，用作标识开始和解释的字符，引号内的分割符将被忽略。
quoting : int or csv.QUOTE_* instance, default 0
控制csv中的引号常量。可选 QUOTE_MINIMAL (0), QUOTE_ALL (1), QUOTE_NONNUMERIC (2) or QUOTE_NONE (3)
doublequote : boolean, default True
双引号，当单引号已经被定义，并且quoting 参数不是QUOTE_NONE的时候，使用双引号表示引号内的元素作为一个元素使用。
escapechar : str (length 1), default None
当quoting 为QUOTE_NONE时，指定一个字符使的不受分隔符限值。
comment : str, default None
标识着多余的行不被解析。如果该字符出现在行首，这一行将被全部忽略。这个参数只能是一个字符，空行（就像skip_blank_lines=True）注释行被header和skiprows忽略一样。例如如果指定comment=’#’ 解析‘#empty\na,b,c\n1,2,3’ 以header=0 那么返回结果将是以’a,b,c’作为header。
encoding : str, default None
指定字符集类型，通常指定为’utf-8’. List of Python standard encodings
dialect : str or csv.Dialect instance, default None
如果没有指定特定的语言，如果sep大于一个字符则忽略。具体查看csv.Dialect 文档
tupleize_cols : boolean, default False
Leave a list of tuples on columns as is (default is to convert to a Multi Index on the columns)
error_bad_lines : boolean, default True
如果一行包含太多的列，那么默认不会返回DataFrame ，如果设置成false，那么会将改行剔除（只能在C解析器下使用）。
warn_bad_lines : boolean, default True
如果error_bad_lines =False，并且warn_bad_lines =True 那么所有的“bad lines”将会被输出（只能在C解析器下使用）。
low_memory : boolean, default True
分块加载到内存，再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。或者使用dtype 参数指定类型。注意使用chunksize 或者iterator 参数分块读入会将整个文件读入到一个Dataframe，而忽略类型（只能在C解析器中有效）
buffer_lines : int, default None
不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除，因为他的值在解析器中不推荐使用
compact_ints : boolean, default False
不推荐使用，这个参数将会在未来版本移除
如果设置compact_ints=True ，那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储，是否有符号将取决于use_unsigned 参数
use_unsigned : boolean, default False
不推荐使用：这个参数将会在未来版本移除
如果整数列被压缩(i.e. compact_ints=True)，指定被压缩的列是有符号还是无符号的。
memory_map : boolean, default False
如果使用的文件在内存内，那么直接map文件使用。使用这种方式可以避免文件再次进行IO操作
pandas合并concat
axis合并方向
axis=0横向合并
axis=1纵向合并
df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*2, columns=['a','b','c','d'])res=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0)print(res)a b c d0 0.0 0.0 0.0 0.01 0.0 0.0 0.0 0.02 0.0 0.0 0.0 0.00 1.0 1.0 1.0 1.01 1.0 1.0 1.0 1.02 1.0 1.0 1.0 1.00 2.0 2.0 2.0 2.01 2.0 2.0 2.0 2.02 2.0 2.0 2.0 2.0
res1=pd.concat([df1,df2,df3],axis=1)a b c d a b c d a b c d0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.01 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.02 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 2.0 2.0
注意到上边的index没有重置
ignore_index=True 重置index
res2=pd.concat([df1,df2,df3],axis=0,ignore_index=True)print(res2)a b c d0 0.0 0.0 0.0 0.01 0.0 0.0 0.0 0.02 0.0 0.0 0.0 0.03 1.0 1.0 1.0 1.04 1.0 1.0 1.0 1.05 1.0 1.0 1.0 1.06 2.0 2.0 2.0 2.07 2.0 2.0 2.0 2.08 2.0 2.0 2.0 2.0
join 合并方式
join=’outer’为预设值，因此未设定任何参数时，函数默认join=’outer’。此方式是依照column来做纵向合并，有相同的column上下合并在一起，其他独自的column个自成列，原本没有值的位置皆以NaN填充
#定义资料集df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])#纵向"外"合并df1与df2res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')print(res)a b c d e1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN2 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN3 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN2 NaN 1.0 1.0 1.0 1.03 NaN 1.0 1.0 1.0 1.04 NaN 1.0 1.0 1.0 1.0
ioin=’inter’只有相同的column合并在一起，其他的会被抛弃
#纵向"内"合并df1与df2res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner')#打印结果print(res)#b c d# 1 0.0 0.0 0.0# 2 0.0 0.0 0.0# 3 0.0 0.0 0.0# 2 1.0 1.0 1.0# 3 1.0 1.0 1.0# 4 1.0 1.0 1.0#重置index并打印结果res = pd.concat([df1, df2], axis=0, join='inner', ignore_index=True)print(res)#b c d# 0 0.0 0.0 0.0# 1 0.0 0.0 0.0# 2 0.0 0.0 0.0# 3 1.0 1.0 1.0# 4 1.0 1.0 1.0# 5 1.0 1.0 1.0
join_axes 依照axes合并
#定义资料集df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'], index=[1,2,3])df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['b','c','d','e'], index=[2,3,4])#依照`df1.index`进行横向合并res = pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])#打印结果print(res)
#移除join_axes，并打印结果res = pd.concat([df1, df2], axis=1)print(res)#a b c d b c d e# 1 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN# 2 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0# 3 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0# 4 NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 1.0 1
apend只有纵向合并，没有横向合并
import pandas as pdimport numpy as np#定义资料集df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d'])df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d'])s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d'])#将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果res = df1.append(df2, ignore_index=True)print(res)#a b c d# 0 0.0 0.0 0.0 0.0# 1 0.0 0.0 0.0 0.0# 2 0.0 0.0 0.0 0.0# 3 1.0 1.0 1.0 1.0# 4 1.0 1.0 1.0 1.0# 5 1.0 1.0 1.0 1.0#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)print(res)#a b c d# 0 0.0 0.0 0.0 0.0# 1 0.0 0.0 0.0 0.0# 2 0.0 0.0 0.0 0.0# 3 1.0 1.0 1.0 1.0# 4 1.0 1.0 1.0 1.0# 5 1.0 1.0 1.0 1.0# 6 1.0 1.0 1.0 1.0# 7 1.0 1.0 1.0 1.0# 8 1.0 1.0 1.0 1.0#合并series，将s1合并至df1，以及重置index，并打印出结果res = df1.append(s1, ignore_index=True)print(res)#a b c d# 0 0.0 0.0 0.0 0.0# 1 0.0 0.0 0.0 0.0# 2 0.0 0.0 0.0 0.0# 3 1.0 2.0 3.0 4.0
写CSV文件
importpandasaspda=['one','two','three']b=[1,2,3]english_column=pd.Series(a,name='english')number_column=pd.Series(b,name='number')predictions=pd.concat([english_column,number_column],axis=1)#anotherwaytohandlesave=pd.DataFrame({'english':a,'number':b})save.to_csv('b.txt',index=False,sep='')
