python文件の操作

tsv文件读取：

import pandas as pd
train=pd.read_csv('test.tsv', sep='\t')

如果读取tsv已有表头：

train=pd.read_csv('test.tsv', sep='\t', header=0)

如果已有主键列：

train=pd.read_csv('test.tsv', sep='\t', header=0, index_col='id')

原文地址：https://zgljl2012.com/python-pandasdu-qu-tsvwen-jian/

python pandas读取前十行：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t',nrows=10)

---

获取pandas的列数：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data.shape[1]

---

获取pandas的行数：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data.shape[0]#或者：len(data)

---

打印全部列名

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
#1：
list(data)
#2:
[column for column in data]
#3:(返回的是array)
data.columns.values
#4:(返回Index,可以通过 tolist(), 或者 list（array） 转换为list)
data.columns

原文地址：https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80296254

---

查看pandas中的索引数据类型：

#少量数据：
import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data.dtype

#大量数据：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data_type=data.cloumns
for a in data_type：
		print(a+':'+str(data[a].dtype))

---

pandas按照指定列排序：

import pandas  as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
df = data.groupby(by=['item_name']).sum()
df.sort_values(by="item_name" , ascending=False)
#by: 指定列 ascending,False为降序，True为升序

---

pandas获取n行到m行

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data.local[n,m]#n,m为int

pandas获取指定列：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
#获取quantity和item_price列
data[['quantity','item_price']]

---

pandas指定列相乘：

import pandas as pd
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
#获取quantity和item_price列
data[['quantity','item_price']]
data['col3']=data.apply(lambda data:data['quantity']*data['item_price'], axis=1)
#新建的col3列为指定列乘积
#若其中一项为string，则相乘只是将字符串重复

---

pandas中删除包含指定字符的行：

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data=data[['quantity','item_price']]#单独显示价格和数量
#~必须有
data=data[~data['item_price'].str.contains('$')] 
data

输出：

pandas中想取到包含某些字符的行：

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data=data[['quantity','item_price']]#单独显示价格和数量
#去掉~即可
data=data[data['item_price'].str.contains('$')] 
data

---

pandas中去除开头的$:

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.read_csv('./data/chipotle.tsv', sep='\t')
data=data[['quantity','item_price']]#单独显示价格和数量
data['item_price'].str.strip('$')

标签：文件,sep,python,pd,import,tsv,操作,data,pandas
来源： https://blog.csdn.net/ice_stone_kai/article/details/104830233