前言
本文是给使用pandas的新手而写，主要列出一些常见的问题，根据笔者所踩过的坑，进行归纳总结，希望对读者有所帮助。
示例文件
将以下内容保存为文件 people.csv。
id,姓名,性别,出生日期,出生地,职业,爱好
1,张小三,m,1992-10-03,北京,工程师,足球
2,李云义,m,1995-02-12,上海,程序员,读书 下棋
3,周娟,女,1998-03-25,合肥,护士,音乐，跑步
4,赵盈盈,female,2001-6-32,,学生,画画
5,郑强强,男,1991-03-05,南京(nanjing),律师,历史-政治
如果一切正常的话，在jupyter notebook 中应该显示以下内容：
文件编码
文件编码格式是最容易出错的问题之一。如果编码格式不正确，就会完全读取不出文件内容，出现类似于以下的错误， 让人完全不知所措：
---------------------------------------------------------------------------
unicodedecodeerror traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-8659adefcfa6> in <module>
----> 1 pd.read_csv('people.csv', encoding='gb2312')c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in parser_f(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision)
683 )
684
--> 685 return _read(filepath_or_buffer, kwds)
686
687 parser_f.__name__ = namec:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _read(filepath_or_buffer, kwds)
455
456 # create the parser.
--> 457 parser = textfilereader(fp_or_buf, **kwds)
458
459 if chunksize or iterator:c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, f, engine, **kwds)
893 self.options["has_index_names"] = kwds["has_index_names"]
894
--> 895 self._make_engine(self.engine)
896
897 def close(self):c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in _make_engine(self, engine)
1133 def _make_engine(self, engine="c"):
1134 if engine == "c":
-> 1135 self._engine = cparserwrapper(self.f, **self.options)
1136 else:
1137 if engine == "python":c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py in __init__(self, src, **kwds)
1915 kwds["usecols"] = self.usecols
1916
-> 1917 self._reader = parsers.textreader(src, **kwds)
1918 self.unnamed_cols = self._reader.unnamed_cols
1919pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.textreader.__cinit__()
pandas\_libs\parsers.pyx in pandas._libs.parsers.textreader._get_header()
unicodedecodeerror: 'gb2312' codec can't decode byte 0x93 in position 2: illegal multibyte sequence
目前对于中文而言，最常使用的有 utf-8 和 gb2312 两种格式，只需要指定正确的编码。在不知道编码的情况下，只需要尝试两次即可。padas默认的文件编码格式是 utf-8，所以如果出现以上错误，只需使用 encoding=gb2312 再尝试一下即可，如 pd.read_csv(file, encoding='gb2312')。
空值
空值是csv中也非常常见，比如以下内容：
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import pandas as pddf = pd.read_csv('people.csv')v1=df['出生地'][3]print(v1, type(v1)) |
输出为：
nan <class 'float'>
由此可见，空值也是有数据类型的，为 float 类型。
如何判断空值有两种方法，可以使用 math.isnan(x) 也可以使用 isinstance(float)。我们知道，dateframe对象是包括series对象，而在一个series对象中，所有的数据类型默认是一样的，所以如果其数据类型推断为字符串(str)，那么直接使用 math.isnan(x) 则会报错 typeerror: must be real number, not str 错误，即必需为实数，不能是字符串。所以，这时我们还需要使用 isinstance(x, flaot) 方法。
具体请看这个示例：
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df.出生地=df.出生地.map(lambda x: '其他' if isinstance(x, float) else x)df |
日期错误
出生日期中，有的数据错误，如赵盈盈的出生日期是6月32号，所以报错了。对于这样类似的错误，我们可以使用函数判断的方式进行处理，具体如下。
首先，编写 isdate 函数用于判断日期是否合法。
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def isdate(adate): try: sects = adate.split('-') year = int(sects[0]) month = int(sects[1]) day = int(sects[2]) days = [0, 31, 29 if year % 4 == 0 else 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] return year > 0 and year < 9999 and month > 0 and month <= 12 and day > 0 and day <= days[month] except: return false |
然后使用以下代码进行判断：
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for id in df.index: if not isdate(df.loc[id, '出生日期']): print(df.loc[id, '出生日期']) df.loc[id, '出生日期'] = '2000-01-01' |
输出结果如下，可见错误的日期被修改成了2020年1月1日。
2001-6-32
id 姓名 性别 出生日期 出生地 职业 爱好
0 1 张小三 m 1992-10-03 北京 工程师 足球
1 2 李云义 m 1995-02-12 上海 程序员 读书 下棋
2 3 周娟 女 1998-03-25 合肥 护士 音乐，跑步
3 4 赵盈盈 female 2000-01-01 nan 学生 画画
4 5 郑强强 男 1991-03-05 南京(nanjing) 律师 历史-政治
函数映射
方法1：直接使用labmda表达式
需要对数据列进行复杂操作的时候，我们可以使用以下函数时行相应的操作。
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df=df.fillna('未知')df.爱好=df.爱好.map(lambda x: x.split(' ')[0].split('-')[0].split('，')[0])df |
方法二：使用自定义函数
在进行映射时，如果操作比较简单，可以使用字典的方式进行数值映射映射(参见下文）。但是如果操作比较复杂，则需要使用函数进行映射。请看这个示例，读取到性别时，内容有 ‘m', ‘m', ‘female' 等内容，现在需要其全部转换为 男 或 女：
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def set_sex(s): if s.lower() == 'm' or s.lower() == 'male': return '男' elif s.lower() == 'female': return '女' return sdf = pd.read_csv('people.csv', converters={'性别': lambda x : set_sex(x)})df |
方法三：使用数值字典映射
在数据处理时，数值型往往比字符串效率更高，所以在可能的情况下，我们希望将数据转换成字符串处理。请看这个示例，将输入的数据的性别中的男性转换为1 女性转换为0。操作如下：
总结
到此这篇关于python pandas读取csv文件注意事项的文章就介绍到这了,更多相关pandas读取csv文件内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43145361/article/details/117909213
