pandas.read_csv()函數讀取文件時，關於“header=None”影響讀取列數區間的右閉合總結

對於一個沒有字段名標題的數據，如data.csv

1.獲取數據內容。pandas.read_csv(“data.csv”)默認情況下，會把數據內容的第一行默認為字段名標題。

import pandas as pd
# 讀取數據
df =  pd.read_csv("../data/data.csv")
print(df)

為了解決這個問題，我們添加“header=None”，告訴函數，我們讀取的原始文件數據沒有列索引。因此，read_csv為自動加上列索引。

import pandas as pd
# 讀取數據
df =  pd.read_csv("../data/data.csv", header=None)
print(df)

2.局部獲取。有時候我們需要取某些列數據，如下(X，y)：

• pd.read_csv()函數有"header=None"參數：

import pandas as pd
# 讀取數據
df =  pd.read_csv("../data/data.csv", header=None)
# 注意有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左閉右閉的區間
X= df.ix[:,0:4]
y = df.ix[:,5]
print(X)
print(y)

• pd.read_csv()函數沒有"header=None"參數：

import pandas as pd
# 讀取數據
df =  pd.read_csv("../data/data.csv")
# 注意沒有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左閉右開的區間
X= df.ix[:,0:4] # 實際上X應該是df.ix[:,0:5]
y = df.ix[:,5]
print(X)
print(y)

在第二種情況中，帶上names屬性還是df.ix[:,0:4]就是左閉右開的區間。

# 設置表頭
names = ["US0","US1","US2","US3","US4","Class"]
# 讀入數據 (沒有屬性行：header=None)
df =  pd.read_csv("../data/data.csv", names=names)
# 注意沒有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左閉右開的區間
X= df.ix[:,0:4] # 實際上X應該是df.ix[:,0:5]
y = df.ix[:,5]
print(df)
print(X)
print(y)

總結：pd.read_csv()函數，有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左閉右閉的區間；沒有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左閉右開的區間。