NumPy和pandas如何对CSV文件进行操作

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数组存储成CSV之类的区隔型文件：

将一个数组元素的值设为NaN:

 In [26]: import numpy as np In [27]: np.random.seed(42) In [28]: a = np.random.randn(3,4) In [29]: a[2][2] = np.nan In [30]: print(a) [[ 0.49671415 -0.1382643  0.64768854 1.52302986] [-0.23415337 -0.23413696 1.57921282 0.76743473] [-0.46947439 0.54256004     nan -0.46572975]]

NumPy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数，它能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组：

In [31]: np.savetxt('np.csv',a,fmt='%.2f',delimiter=',',header="#1,#2,#3,#4")

上面的函数调用中，我们规定了用以保存数组的文件的名称、数组、可选格式、间隔符和一个可选的标题

通过cat np.csv，可以查看刚才所建的np.csv文件的具体内容

利用随机数组来创建pandas DataFrame：

 In [38]: df = pd.DataFrame(a) In [39]: df Out[39]:   0     1     2     3 0 0.496714 -0.138264 0.647689 1.523030 1 -0.234153 -0.234137 1.579213 0.767435 2 -0.469474 0.542560    NaN -0.465730

pandas会自动替我们给数据取好列名

利用pandas的to_csv()方法可以为CSV文件生成一个DataFrame：

In [40]: df.to_csv('pd.csv',float_format='%.2f',na_rep="NAN!")

对于这个方法，我们需要提供文件名、类似于NumPy的savetxt()函数的格式化参数的可选格式串和一个表示NaN的可选字符串

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