从CSV读取数据(逗号分隔值)是数据科学的基本需求。 通常，我们从各种来源获取数据，这些数据可以导出为CSV格式，以便其他系统可以使用这些数据。 Panadas库提供了一些功能函数，我们可以使用该功能完整地读取CSV文件，也可以只读取选定的一组列和行。
CSV文件作为输入
csv文件是一个文本文件，其中列中的值由逗号分隔。假设有一个名称为 input.csv 的文件中的具有以下数据。
可以通过复制并粘贴这些数据，使用Windows记事本创建该文件。 使用记事本中的另存为全部文件(.)选项，并将该文件保存为:
input.csv 。
id,name,salary,start_date,dept
1,Rick,623.3,2012-01-01,IT
2,Dan,515.2,2013-09-23,Operations
3,Tusar,611,2014-11-15,IT
4,Ryan,729,2014-05-11,HR
5,Gary,843.25,2015-03-27,Finance
6,Rasmi,578,2013-05-21,IT
7,Pranab,632.8,2013-07-30,Operations
8,Guru,722.5,2014-06-17,Finance读取CSV文件
使用pandas库的read_csv函数将CSV文件的内容作为pandas DataFrame读入python环境。 该功能可以通过使用适当的文件路径从操作系统中读取文件。如下实现代码 -
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
print (data)当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果。 请注意函数如何创建以零开头的附加列作为索引。
id name salary start_date dept
0 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
1 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
2 3 Tusar 611.00 2014-11-15 IT
3 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
4 5 Gary 843.25 2015-03-27 Finance
5 6 Rasmi 578.00 2013-05-21 IT
6 7 Pranab 632.80 2013-07-30 Operations
7 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance读取指定行
熊猫库的read_csv函数也可用于读取给定列的某些特定行。 我们使用下面显示的代码对read_csv函数的结果进行分割，例如:salary列的前5行。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Slice the result for first 5 rows
print (data[0:5]['salary'])执行上面示例代码，得到以下结果 -
0 623.30
1 515.20
2 611.00
3 729.00
4 843.25
Name: salary, dtype: float64
读取特定列
Pandas库的read_csv函数也可以用来读取一些特定的列。 为此，我们使用称为.loc()的多轴索引方法。 选择显示salary和nama列的所有行。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[:,['salary','name']])当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果。
salary name
0 623.30 Rick
1 515.20 Dan
2 611.00 Tusar
3 729.00 Ryan
4 843.25 Gary
5 578.00 Rasmi
6 632.80 Pranab
7 722.50 Guru
读取特定的列和行
Pandas库的read_csv函数也可以用来读取一些特定的列和特定的行。 为此，我们使用称为.loc()的多轴索引方法。选择显示salary和name列的某些行。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[[1,3,5],['salary','name']])当我们执行上面的代码时，它会产生以下结果。
salary name
1 515.2 Dan
3 729.0 Ryan
5 578.0 Rasmi
读取一系列行的特定列
Pandas库的read_csv函数也可以用来读取一些特定的列和一系列的行。使用名称为.loc()的多轴索引方法。选择显示sarlay和name列的某些行。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('path/input.csv')
# Use the multi-axes indexing funtion
print (data.loc[2:6,['salary','name']])执行上面示例代码，得到以下结果 -
salary name
2 611.00 Tusar
3 729.00 Ryan
4 843.25 Gary
5 578.00 Rasmi
6 632.80 Pranab
