的数据结构DataFrame，几乎可以对数据进行任何你想要的操作。
由于现实世界中数据源的格式非常多，pandas也支持了不同数据格式的导入方法，本文介绍pandas如何从csv文件中导入数据。
从上图可以看出，我们要做的工作就是把存储在csv格式中的数据读入并转换成DataFrame格式。
pandas提供了一个非常简单的api函数来实现这个功能：read_csv()。
1. 通过read_csv接口读入csv文件中的数据
下面是一个简单的示例：
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import pandas as pd -
CSV_FILE_PATH = './test.csv' -
df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH) -
print(df.head(5))
只要简单地指定csv文件的路径，便可以得到DataFrame格式的数据df。对于理想情况下的数据，导入过程就是这么简单！
下面考虑这种情况：假设csv文件头部有几个无效行，那么打印出来的结果可能如下所示：
-
1 2 3 4 -
0 datetime host hit volume -
1 2018-07-24 09:00:00 weibo.com 20 1020 -
2 2018-07-25 09:00:00 qq.com no 20 1028 -
3 2018-07-26 19:00:00 sina.com 25 1181 -
4 2018-07-27 21:00:00 sohu.com 15 4582
pandas把【1,2,3,4】这组无效数据当作了column name；而实际上，我们更偏向于将【datetime,host,hit,volume】这组数据当作column name。对于这种情况，read_csv()函数提供了一个参数：skiprows，用于指定跳过csv文件的头部的前几行。在这里，我们跳过1行即可。
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import pandas as pd -
CSV_FILE_PATH = './test.csv' -
df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH, skiprows=1) -
print(df.head(5))
得到的结果如下所示：
-
datetime host hit volume -
0 2018-07-24 09:00:00 weibo.com 20 1020 -
1 2018-07-25 09:00:00 qq.com no 20 1028 -
2 2018-07-26 19:00:00 sina.com 25 1181 -
3 2018-07-27 21:00:00 sohu.com 15 4582
2. 处理csv文件中的无效数据
pandas可以自动推断每个column的数据类型，以方便后续对数据的处理。还以上文中的数据为例，通过如下代码：
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import pandas as pd -
CSV_FILE_PATH = './test.csv' -
df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH) -
print(df.head(5)) -
print('datatype of column hit is: ' + str(df['hit'].dtypes))
得出的结果：
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datetime host hit volume -
0 2018-07-24 09:00:00 weibo.com 20 1020 -
1 2018-07-25 09:00:00 qq.com 20 1028 -
2 2018-07-26 19:00:00 sina.com 25 1181 -
3 2018-07-27 21:00:00 sohu.com 15 4582 -
datatype of column hit is: int64
pandas将hit这一列的数据类型判定为了int64，这显然方便未来我们对于该列数据的运算。
但是在实际情况中，我们经常会面临数据缺失的问题，如果出现这种情况，我们往往会用一些占位符来表达。假设，我们用missing这个占位符来表示数据缺失，仍使用上述代码，来探索下会发生些什么：
-
datetime host hit volume -
0 2018-07-24 09:00:00 weibo.com 20 1020 -
1 2018-07-25 09:00:00 qq.com 20 1028 -
2 2018-07-26 19:00:00 sina.com missing missing -
3 2018-07-27 21:00:00 sohu.com 15 4582 -
datatype of column hit is: object
由于hit这一列中出现了missing这个字符串，pandas将hit这一列的数据类型判断成了object。这会给我们对该列数据的运算带来影响。例如，假设我们要计算hit列前两行数据的和，代码如下：
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print(df['hit'][0] + df['hit'][1])
结果是：
-
2020
本来我们想要的是数学运算结果，但得到的却是一个字符串拼接结果。这就是由于数据类型判断失误带来的严重影响。
对于这种情况，read_csv()函数也提供了一个简单的处理方式，只需要通过na_value参数指定占位符，pandas便会在读入数据的过程中自动将这些占位符转换成NaN，从而不影响pandas对column数据类型的正确判断。
示例代码：
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import pandas as pd -
CSV_FILE_PATH = './test.csv' -
df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH, skiprows=0, na_values=['missing') -
print(df.head(5)) -
print('datatype of column hit is: ' + str(df['hit'].dtypes)) -
print(df['hit'][0] + df['hit'][1])
运行结果如下：
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datetime host hit volume -
0 2018-07-24 09:00:00 weibo.com 20.0 1020.0 -
1 2018-07-25 09:00:00 qq.com 20.0 1028.0 -
2 2018-07-26 19:00:00 sina.com NaN NaN -
3 2018-07-27 21:00:00 sohu.com 15.0 4582.0 -
datatype of column hit is: float64 -
40.0
可以看到，pandas将数据集中的missing单元全部转换为了NaN，并成功判断出hit这一列的数据类型。
3. 总结
通过一个简单的read_csv()函数，实际可以做到如下几件事：
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通过指定的文件路径，从本地读取csv文件，并将数据转换成
DataFrame格式 -
更正数据集的头部(column)
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正确处理缺失数据
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推断每一列的数据类型
当然，read_csv()函数还有一系列其他参数来应对各种情况，遇到具体问题的同学可参考其接口指南。
转自：https://blog.csdn.net/O4dC8OjO7ZL6/article/details/81117442