剖析 Python Pandas 的数据读写操作：灵活驾驭 CSV
2024-01-30 13:05:17
在数据分析领域，Python Pandas 库无疑是数据处理的利器。其提供的丰富功能使我们能够轻松地操纵和分析大型数据集，其中数据读写是至关重要的环节。本文将深入探究 Pandas 的数据读写操作，揭示其强大功能，并通过示例代码进行详细演示。
数据说明
本文将使用存储在 test_data 目录下的数据集进行演示，该数据集包含多张图片文件，每张图片代表一个数据点。需要注意的是，此数据集仅供说明目的，不包含实际数据。
数据读写操作
读写 CSV 文件
Pandas 提供了方便的方法来读写 CSV 文件。要读取 CSV 文件，我们可以使用 read_csv() 函数，它接受文件路径作为参数：
import pandas as pd
# 读入 CSV 文件
df = pd.read_csv('test_data/data.csv')
同样地，我们可以使用 to_csv() 函数将数据帧保存为 CSV 文件：
# 保存数据帧为 CSV 文件
df.to_csv('output_data.csv')
获取指定行数据
有时，我们可能需要从数据帧中获取特定行的数据。Pandas 提供了多种方法来实现这一目标：
- 索引（iloc）:
iloc函数使用整数索引来选择行。 - 标签（loc）:
loc函数使用行标签来选择行。 - 条件筛选（query）:
query()函数使用布尔表达式来选择满足特定条件的行。
示例代码：
# 使用 iloc 获取第 5 行数据
row = df.iloc[4]
# 使用 loc 获取标签为 'label' 的行数据
row = df.loc['label']
# 使用 query 获取值大于 50 的行数据
filtered_df = df.query('value > 50')
获取指定列数据
与获取行数据类似，Pandas 允许我们使用不同的方法获取指定列的数据：
- 索引（iloc）:
iloc函数使用整数索引来选择列。 - 标签（loc）:
loc函数使用列标签来选择列。
示例代码：
# 使用 iloc 获取第 3 列数据
column = df.iloc[:, 2]
# 使用 loc 获取标签为 'name' 的列数据
column = df.loc[:, 'name']
实践应用
将数据分组并按组保存为 CSV 文件
Pandas 的数据分组功能使我们能够按特定列分组，然后应用各种聚合函数（如求和、求平均值）。我们可以使用 groupby() 函数分组数据，然后使用 to_csv() 函数将每组保存为单独的 CSV 文件：
# 按 'group' 列分组
grouped_df = df.groupby('group')
# 为每组创建单独的 CSV 文件
for group, group_df in grouped_df:
group_df.to_csv('group_{}.csv'.format(group))
从多个 CSV 文件合并数据
Pandas 使我们能够轻松地从多个 CSV 文件合并数据。我们可以使用 concat() 函数，它接受一个数据帧列表作为参数：
# 从多个 CSV 文件创建数据帧列表
dfs = [pd.read_csv(f) for f in glob.glob('test_data/*.csv')]
# 合并所有数据帧
combined_df = pd.concat(dfs)
总结
通过本文的深入探讨，我们了解了 Python Pandas 库中数据读写操作的强大功能。通过示例代码和清晰的解释，我们展示了如何高效地读取和保存 CSV 数据，以及如何从数据帧中获取指定行和列的数据。这些操作在现实世界的数据分析任务中至关重要，使我们能够有效地操纵和分析大型数据集。
继续探索 Pandas 的其他功能，例如数据清洗、聚合和可视化，将使您成为一名更熟练的数据分析师。利用 Pandas 的强大功能，您可以从数据中提取有价值的见解，并做出明智的决策。
