Python使用pandas导入csv文件内容的示例代码

使用pandas导入csv文件内容

1. 默认导入

在Python中，利用pandas库读取.csv文件主要依赖read_csv()函数。

进行导入操作时，只需在函数中指定目标文件名即可。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv')
print(df)

2. 指定分隔符

read_csv()函数默认假设数据以逗号作为分隔符。然而，部分CSV文件可能采用其他字符进行分隔，若不手动指定分隔符号，程序将会报错。

可以通过sep参数来明确指定分隔符。除了常见的逗号外，空格或制表符（\t）也是常用的分隔符类型。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',')
print(df)

3. 指定读取行数

面对几百兆的大型文件，若仅需预览数据内容，无需导入全部数据。此时，通过设置nrows参数，可以仅读取文件的前几行数据。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',', nrows=2)
print(df)

4. 指定编码格式

每个文件都具备特定的编码格式，常见的包括utf-8和gbk等。即使两个文件的文件名和扩展名相同，若编码格式不同，它们也是不同的文件。例如，将Excel文件另存为CSV时，系统会提供不同编码选项，这代表了两种不同的文件类型。

Python中常用的编码格式为UTF-8和gbk，其中UTF-8为默认值。导入文件时，需根据文件实际的编码格式，通过设置encoding参数来指定正确的编码。

若未指定encoding参数，程序将默认使用utf-8编码格式进行读取。

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',', nrows=3, encoding='utf-8')
print(df)

对于保存为“CSV(逗号分隔) (*.csv)”格式的文件，若其实际编码为gbk，则在导入时必须将编码格式更改为gbk，否则使用默认的UTF-8会导致报错。

5. 列标题与数据对齐

由于表格中包含中文字符，而中文字符与英文、数字在占用字符宽度上存在差异，可能导致表格显示不对齐。此时需调用pd.set_option()函数来调整表格的对齐显示。若使用Jupyter运行代码，Jupyter会自动渲染表格，则无需此设置。

import pandas as pd
#处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
#无法对齐主要是因为列标题是中文
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
df = pd.read_csv(r'G:\test.csv', sep=',', nrows=3, encoding='utf-8')
print(df)

对齐后的效果：

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