pandas read_csv

import pandas as pd
pd.read_csv(filepath_or_buffer,header,parse_dates,index_col)
参数：
filepath_or_buffer：
字符串，或者任何对象的read()方法。这个字符串可以是URL，有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。可以直接写入"文件名.csv"
 
header：
将行号用作列名，且是数据的开头。
注意当skip_blank_lines=True时，这个参数忽略注释行和空行。所以header=0表示第一行是数据而不是文件的第一行。
 
【注】：如果csv文件中含有中文，该如何？
1、可修改csv文件的编码格式为unix(不能是windows)（用notepad++打开修改）
2、df = pd.read_csv(csv_file, encoding="utf-8")，设置读取时的编码或 encoding="gbk"
3、在使用列名来访问DataFrame里面的数据时，对于中文列名，应该在列名前面加'u'，表示后面跟的字符串以unicode格式存储，如下所示
print(df[u"经度(度)"])
 
(1)、header=None
即指定原始文件数据没有列索引，这样read_csv为其自动加上列索引{从0开始}
ceshi.csv原文件内容：
c1,c2,c3,c4
a,0,5,10
b,1,6,11
c,2,7,12
d,3,8,13
e,4,9,14
 
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=None)
print(df)
结果：
    0   1   2   3
0  c1  c2  c3  c4
1   a   0   5  10
2   b   1   6  11
3   c   2   7  12
4   d   3   8  13
5   e   4   9  14
 
(2)、header=None，并指定新的索引的名字names=seq序列
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=None,names=range(2,6))
print(df)
结果：
    2   3   4   5
0  c1  c2  c3  c4
1   a   0   5  10
2   b   1   6  11
3   c   2   7  12
4   d   3   8  13
5   e   4   9  14
 
 
(3)、header=None，并指定新的索引的名字names=seq序列；如果指定的新的索引名字的序列比原csv文件的列数少，那么就截取原csv文件的倒数列添加上新的索引名字
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4))
print(df)
结果：
        2   3
c1 c2  c3  c4
a  0    5  10
b  1    6  11
c  2    7  12
d  3    8  13
e  4    9  14
 
 
(4)、header=0
表示文件第0行（即第一行，索引从0开始）为列索引
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0)
print(df)
结果：
  c1  c2  c3  c4
0  a   0   5  10
1  b   1   6  11
2  c   2   7  12
3  d   3   8  13
4  e   4   9  14
 
(5)、header=0，并指定新的索引的名字names=seq序列
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,6))
print(df)
结果：
   2  3  4   5
0  a  0  5  10
1  b  1  6  11
2  c  2  7  12
3  d  3  8  13
4  e  4  9  14
注：这里是把原csv文件的第一行换成了range(2,6)并将此作为列索引
 
(6)、header=0，并指定新的索引的名字names=seq序列；如果指定的新的索引名字的序列比原csv文件的列数少，那么就截取原csv文件的倒数列添加上新的索引名字
df=pd.read_csv("ceshi.csv",header=0,names=range(2,4))
print(df)
结果：
     2   3
a 0  5  10
b 1  6  11
c 2  7  12
d 3  8  13
e 4  9  14
 
 
parse_dates：
布尔类型值 or int类型值的列表 or 列表的列表 or 字典（默认值为 FALSE）
(1)True:尝试解析索引
(2)由int类型值组成的列表(如[1,2,3]):作为单独数据列，分别解析原始文件中的1,2,3列
(3)由列表组成的列表(如[[1,3]]):将1,3列合并，作为一个单列进行解析
(4)字典(如{'foo'：[1, 3]}):解析1,3列作为数据，并命名为foo
 
 
index_col：
int类型值，序列，FALSE（默认 None）
将真实的某列当做index（列的数目，甚至列名）
index_col为指定数据中那一列作为Dataframe的行索引，也可以可指定多列，形成层次索引，默认为None,即不指定行索引，这样系统会自动加上行索引。
 
举例：
df=pd.read_csv("ceshi.csv",index_col=0)
print(df)
结果：
    c2  c3  c4
c1            
a    0   5  10
b    1   6  11
c    2   7  12
d    3   8  13
e    4   9  14
表示：将第一列作为索引index
 
df=pd.read_csv("ceshi.csv",index_col=1)
print(df)
结果：
   c1  c3  c4
c2           
0   a   5  10
1   b   6  11
2   c   7  12
3   d   8  13
4   e   9  14
表示：将第二列作为索引index
 
 
df=pd.read_csv("ceshi.csv",index_col="c1")
print(df)
结果：
    c2  c3  c4
c1            
a    0   5  10
b    1   6  11
c    2   7  12
d    3   8  13
e    4   9  14
表示：将列名"c1"这里一列作为索引index
【注】：这里将"c1"这一列作为索引即行索引后，"c1"这列即不在属于列名这类，即不能使用df['c1']获取列值
【注】：read_csv()方法中header参数和index_col参数不能混用，因为header指定列索引，index_col指定行索引，一个DataFrame对象只有一种索引
 
squeeze：
布尔值，默认FALSE
TRUE 如果被解析的数据只有一列，那么返回Series类型。

切片处理

data.loc用中括号，不是小括号

定位行列：data.loc[行索引, 列名]

只定位行：data.loc[行索引]

只定位列：data.loc[:, 列名]

oc和at的区别：

loc可以取多个值，at只能取一个格子里面的值，相当于上面图中的第一种用法

读取整个文件之后进行切片处理
读取文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("路径\文件名称")
 
读取之后取出特定行、列：

# 第1行
print(df.iloc[0])
# 前3行
print(df.iloc[:3])
# 第1列
print(df.iloc[:, 0])
# 前2列
print(df.iloc[:, :2])
 
也可以这样：

#第四行到第十行
df[3:10]
#直接看某一列的值
df["列的名字"]

 
这种操作和一般的list之类的有点像。

不读取整个文件，读取特定的行与列
有时候遇见文件太大，我们直接读取所需要的的指定的行与列

读取行操作

import pandas as pd
#只读取前十五行
df = pd.read_csv("路径\文件名称",nrows = 15)
#读取第十行到第十五行
#pd.read_csv(路径，skiprows=需要忽略的行数,nrows=你想要读的行数)
pd.read_csv("路径\文件名称",skiprows=9,nrows=5)，忽略前9行，往下读5行
 
读取列操作

import pandas as pd
#只读第一列，想读哪一列就在后面写哪一列
df = pd.read_csv("1217_1out.csv",usecols=[0])

 ================
# 读取第1行，第B列对应的值, 按标签取数据 data.loc[行索引, 列名]
data3 = data.loc[ 1, “B”]
# 读取第二行,第二列的值 ,即第n行，第n列数据，只接受整型参数
data1 = data.iloc[1, 1]
=================================

Python中缺失值删除 pd.dropna()函数：

df.dropna(how=’all’, inplace=True)

dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。

1.函数详解

函数形式：dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数：

axis：轴。0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。

how：筛选方式。‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。

thresh：非空元素最低数量。int型，默认为None。如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。

subset：子集。列表，元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index’，subset中元素为列的索引；如果axis=1或者‘column’，subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。

inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。

Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列_shangyj17的博客-CSDN博客

筛选数据集中指定某些列&行都为(不)空的行列

背景：
最近在实战中遇到需要对大数据集的一些空值数据做处理，分类处理一些指定列名的列值都为空的数据行，并分别对拆分的两组数据的完整数据（其实就是利用其他列）进行数据计算处理。
下面抽象出两句解决方法：

源数据：
import numpy as np
import pandas as pd
nan = np.nan
data = {0: {0: 1.0, 1: nan, 2: 1.0},
1: {0: nan, 1: nan, 2: nan},
2: {0: 3, 1: 1, 2: 3},
4: {0: 5, 1: 5, 2: 5}}
df = pd.DataFrame(data)

算法思想：
1.先用指定列1&2，找到都为空的row的index
2.利用reindex重新筛选序列
3.利用isin在总数据集进行求反

index_c_r = df[[0,1]].dropna(how=‘all’,axis=0).index
df_allna = df.reindex(index=index_c_r )
df_not_allna = df[~df[0].isin(df_allna[0])]

注：
找到df中列0与列1都为空值的行的序列，并完整查询这两行；
0,1为指定的列名；
all为都为空值(any可以计算任一为空)；
axis用0来指定处理行；
index为序
reindex指定筛选数据集相同的index

又遇到使用了，添一句：

ans_ na_val = ans[~ans[‘A’].isin(ans.dropna(how=‘any’)[‘A’])]

以上即可筛选出大数据集中，任一格为np.nan的所有行。(A为列名) 

-=================

Excel中，字母代表列，数字代表行，第三行第二列的单元格叫B3