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  • Pandas 读取文本格式数据

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    其实书中说的我认为不够全,因为公司里面现在主要用stata和spss,暂时还没有用到sas,excel也很少用

    那么读取文件的方式,因为有人已经总结了,我就偷过来算了

    对应不同的文件类型有不同的模块

    例如spss读取有savReaderWriter等

    http://www.360doc.com/content/16/0831/14/18144428_587263881.shtml

     pandas读取Microsoft Excel文件

    针对表格csv的讲解

     函数的选项参数大致划分为:

    1.索引: 将一个或多个列当作返回的DataFrame处理, 以及是否从文件、用户获取列名
    
    2. 类型推断和数据转换: 包括用户定义值的转换、缺失值标记列表等
    
    3. 日期解析:包括组合功能, 比如将分散在多个列中的日期时间信息组合成结果中的单个列。
    
    4. 迭代:支持对大文件进行逐块迭代。
    
    5.不规整数据问题:跳过一些行、页脚、注释或其他一些不重要的东西(比如由成千上万个逗号隔开的数值数据)

     下面看例子:

    正确文件的内容:

    那么是不是我的值被当成了columns了

     该怎么做呢?

     取值

     

     分块读取,每次读取多少行

     那么方法到底哪些呢?(个人建议也可看源码或官方文档)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/renfanzi/p/6474401.html
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