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  • pandas.read_csv()函数读取文件时,关于“header=None”影响读取列数区间的右闭合总结

    对于一个没有字段名标题的数据,如data.csv

    1.获取数据内容。pandas.read_csv(“data.csv”)默认情况下,会把数据内容的第一行默认为字段名标题

    import pandas as pd
    # 读取数据
    df =  pd.read_csv("../data/data.csv")
    print(df)
    

    为了解决这个问题,我们添加“header=None”,告诉函数,我们读取的原始文件数据没有列索引。因此,read_csv为自动加上列索引

    import pandas as pd
    # 读取数据
    df =  pd.read_csv("../data/data.csv", header=None)
    print(df)
    

    2.局部获取。有时候我们需要取某些列数据,如下(X,y):

    • pd.read_csv()函数有"header=None"参数:
    import pandas as pd
    # 读取数据
    df =  pd.read_csv("../data/data.csv", header=None)
    # 注意有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左闭右闭的区间
    X= df.ix[:,0:4]
    y = df.ix[:,5]
    print(X)
    print(y)
    


    • pd.read_csv()函数没有"header=None"参数:
    import pandas as pd
    # 读取数据
    df =  pd.read_csv("../data/data.csv")
    # 注意没有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左闭右开的区间
    X= df.ix[:,0:4] # 实际上X应该是df.ix[:,0:5]
    y = df.ix[:,5]
    print(X)
    print(y)
    



    在第二种情况中,带上names属性还是df.ix[:,0:4]就是左闭右开的区间。

    # 设置表头
    names = ["US0","US1","US2","US3","US4","Class"]
    # 读入数据 (没有属性行:header=None)
    df =  pd.read_csv("../data/data.csv", names=names)
    # 注意没有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左闭右开的区间
    X= df.ix[:,0:4] # 实际上X应该是df.ix[:,0:5]
    y = df.ix[:,5]
    print(df)
    print(X)
    print(y)
    



    总结:pd.read_csv()函数,有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左闭右闭的区间;没有"header=None", df.ix[:,0:4]就是左闭右开的区间。

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