上次我学习了NumPy，也对Pandas有一些了解吧。你可以用read_table这个函数读取csv文件或者txt，在使用时不要忘记制定分隔符，比如csv文件内容如下： index,name,comment,,,, 1,name_01,coment_01,,,, 2,name_02,coment_02,,,, 3,name_03,coment_03,,,, 4,name_04,coment_04,,,, 5,name_05,coment_05,,,, 6,name_06,coment_06,,,, 7,name_07,coment_07,,,, 8,name_08,coment_08,,,, 9,name_09,coment_09,,,, 10,name_10,coment_10,,,, 11,name_11,coment_11,,,, 12,name_12,coment_12,,,, 13,name_13,coment_13,,,, 使用方法data = pd.read_table('data.csv',sep=',')就可以读取了，输出结果如下： In [13]: data1 Out[13]: index name comment Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 0 1 name_01 coment_01 NaN NaN NaN NaN 1 2 name_02 coment_02 NaN NaN NaN NaN 2 3 name_03 coment_03 NaN NaN NaN NaN 3 4 name_04 coment_04 NaN NaN NaN NaN 4 5 name_05 coment_05 NaN NaN NaN NaN 5 6 name_06 coment_06 NaN NaN NaN NaN 6 7 name_07 coment_07 NaN NaN NaN NaN 7 8 name_08 coment_08 NaN NaN NaN NaN 8 9 name_09 coment_09 NaN NaN NaN NaN 9 10 name_10 coment_10 NaN NaN NaN NaN 10 11 name_11 coment_11 NaN NaN NaN NaN 11 12 name_12 coment_12 NaN NaN NaN NaN 12 13 name_13 coment_13 NaN NaN NaN NaN 13 14 name_14 coment_14 NaN NaN NaN NaN |
