如何使用Python的Pandas库处理CSV数据？

原创 小咪咪 2025-03-06 03:42 29阅读 0赞

在Python中，pandas库是一个强大的数据处理工具，特别适合处理CSV（逗号分隔值）文件。以下是如何用Pandas读取和处理CSV数据的步骤：

  1. 导入pandas库
  1. import pandas as pd
  1. 使用pandas的read_csv()函数读取CSV文件。如果文件在当前工作目录下，可以直接使用文件名；如果文件在其他路径下，需要提供完整的路径。
  1. data = pd.read_csv('your_file.csv')  # 替换为你的CSV文件名

  1. 现在data是一个DataFrame对象，它包含了CSV文件中的所有数据和列。

  2. 可以对DataFrame进行各种操作，例如查看前几行、筛选特定列或条件、分组统计等。

  1. # 查看前5行
  2. print(data.head())
  4. # 筛选特定列
  5. selected_columns = data[['column1', 'column2']]  # 替换为你需要的列名
  7. # 分组统计
  8. grouped_data = data.groupby('column3')['column4'].sum()  # 替换为你的分组和聚合操作
  10. print(grouped_data)  # 输出分组后的统计数据

以上就是使用Python的Pandas库处理CSV数据的基本步骤。根据实际需求，你还可以进一步探索Pandas库的各种功能。

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