pandas的read_csv()和to_csv()使用方法

數據處理時經常會涉及csv讀寫操作，存在很多小tip，總結一下，方便使用。首先read_csv()是pandas的方法，to_csv()是DataFrame類的方法。

1. read_csv()

pandas.read_csv(
filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, 
index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, 
dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, 
skipinitialspace=False, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, 
na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, 
infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, 
iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', 
lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, 
encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, 
warn_bad_lines=True, skipfooter=0, skip_footer=0, doublequote=True, 
delim_whitespace=False, as_recarray=None, compact_ints=None, use_unsigned=None, 
low_memory=True, buffer_lines=None, memory_map=False, float_precision=None )

參數特別多，挑幾個常用的總結一下

• filepath_or_buffer：文件所在處的路徑

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv') #絕對位置

• sep：指定分隔符，默認為逗號','

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',sep='?') #以?為分隔符，讀取csv文件

• delimiter：定界符，備選分隔符（如果指定該參數，則sep參數失效）

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',sep='?',delimiter=' ') #以空格作為分隔符讀取文件，分隔符'?'失效

• header：默認設置為0（即第一行作為表頭），如果沒有表頭的話，要修改參數，設置header=None

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',header=None) #讀出csv文件無表頭

• names：指定列的名稱，用列表表示。

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',names=['index','A','B']) #表頭中各列名字為index,A,B

• index_col：指定哪一列數據作為行索引，可以是一列，也可以多列

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',index_col='A') #列為A的列作為行索引

• prefix：給列名添加前綴。

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',prefix='test') #當文件無表頭，設置表頭中列名全都加上test前綴，即test0，test1...

• nrows：int, default None需要讀取的行數（從文件頭開始算起）

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',nrows=10) #讀取10行數據

• encoding：讀取文件是使用的編碼方式

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',encoding='utf-8') 

• skiprows：需要忽略的行數（從文件開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始），默認為None

pd.read_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',skiprows=5)  #跳過前五行數據（包括表頭數據） 

 

2. DataFrame.to_csv()

DataFrame.to_csv(
path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='',float_format=None, columns=None, 
header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression=None, 
quoting=None, quotechar='"', line_terminator='\n', chunksize=None, tupleize_cols=None, 
date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')

參數相對少很多

• path_or_buf: 保存文件的路徑

df.to_csv('test.csv') #相對位置，保存在os.getcwd()獲得的路徑下
df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv') #絕對位置

• sep：輸出文件的字段分隔符，默認為”,”

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',sep='?')#使用?分隔需要保存的數據，如果不寫，默認是,

• na_rep：替換空值，默認為‘’

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',na_rep='NA') #確實值保存為NA，如果不寫，默認是空

• float_format：浮點數格式

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',float_format='%.2f') #保留兩位小數

• cols: 保留某列數據，默認為None

df.to_csv('C:/Users/think/Desktop/Result.csv',columns=['name']) #保存索引列和name列

• header：是否保留列名，默認為True

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',header=0) #不保存列名

• index：是否保留行索引，默認為True

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',index=False) #不保存行索引

• index_label：索引的列標簽，字符串或序列，或False，默認為None

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',index_label='Index') #行索引列名為'Index'

• mode：str保存模式：值為‘str’，默認“w”

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',mode='a') #增量存入csv

• encoding：輸出文件中使用的編碼，默認為“UTF-8”

df.to_csv('C:/Users/My/Path/test.csv',encoding='utf_8_sig') #中文出現亂碼，改用utf_8_sig可解決