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本篇文章為大家展示了怎么在Python中利用pandas處理CSV文件，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
Pandas讀取本地CSV文件并設置Dataframe(數據格式)
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ') #filename可以直接從盤符開始，標明每一級的文件夾直到csv文件，header=None表示頭部為空，sep=' '表示數據間使用空格作為分隔符，如果分隔符是逗號，只需換成 ‘，'即可。
print df.head()
print df.tail()
#作為示例，輸出CSV文件的前5行和最后5行，這是pandas默認的輸出5行，可以根據需要自己設定輸出幾行的值
數據讀取示例
圖片中顯示了我本地數據的前5行與最后5行，最前面一列沒有標號的是行號，數據一共有13列，標號從0到12，一行顯示不完全，在第9列以后換了行，并且用反斜杠“\”標注了出來。
2017年4月28日更新
使用pandas直接讀取本地的csv文件后，csv文件的列索引默認為從0開始的數字，重定義列索引的語句如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv('filename',header=None,sep=' ',names=["week",'month','date','time','year','name1','freq1','name2','freq2','name3','data1','name4','data2'])
print df此時打印出的文件信息如下，列索引已經被重命名：
上述內容就是怎么在Python中利用pandas處理CSV文件，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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