在Python中使用pandas进行文件读取和写入方法详解

在Python中使用pandas进行文件读取和写入方法详解

Pandas 是 Python 中强大的数据处理库，可轻松操作标记和时间序列数据，并提供统计和绘图功能。其关键功能之一是读写多种文件格式，如 Excel、CSV 等，使数据处理更高效。

首先，确保安装了 Pandas。若使用 Anaconda，此步骤可省略。

数据准备阶段，使用 20 个国家/地区相关数据，为分析打下基础。观察数据中缺失值，利用嵌套字典记录，便于后续处理。

利用 pandas DataFrame 加载数据，简化数据结构与操作。

对于 CSV 文件，使用 Pandas 的 to_csv() 方法将数据写入文件，灵活控制索引是否保留。读取 CSV 文件时，利用 read_csv() 方法加载数据，可通过 index_col 参数指定索引列。

Excel 文件操作类似，通过 to_excel() 和 read_excel() 方法，实现读写。在进行 Excel 操作前，可能需要安装额外的三方库。

Pandas IO API 提供了一整套文件操作接口，支持多种文件格式。使用 to_() 方法将数据写入不同格式文件，如 JSON、HTML 等。读取文件时，相应方法如 read_json()、read_html() 等。

CSV 文件写入与读取中，.to_csv() 方法需要指定文件路径，并确保后缀为 .csv。处理缺失值时，使用 pandas 自带的 nan 表示，可利用 na_rep 参数自定义缺失值标记，保持数据完整性。

读取文件时，Pandas 默认将空字符串和特殊缺失值视作缺失，可通过 keep_default_na 和 na_values 参数自定义行为。读取 JSON 文件时，注意 JSON 文件顺序可能与 CSV 不同。

HTML 文件通过 to_html() 方法生成，提供可视化体验。保存 HTML 时，可调整参数以优化输出。

Excel 文件操作中，to_excel() 方法可指定工作表名称和起始单元格位置，灵活控制数据布局。

SQL 数据库交互，使用 Pandas 与 SQLAlchemy 库结合，实现数据读写，支持 SQLite 等数据库。

Pickle 文件用于保存 Python 对象，.to_pickle() 和 read_pickle() 方法实现序列化与反序列化。

处理大文件时，Pandas 提供多种策略减少磁盘使用，如压缩文件、选择特定列和行、使用更精简数据类型和分块处理数据。

压缩文件如 .gz、.bz2、.zip 和 .xz，Pandas 可自动识别。使用 read_csv() 读取压缩文件时，可指定压缩类型。

数据列选取灵活，可以使用 usecols 参数选择所需列，或通过列索引读取。在机器学习与深度学习场景下，仅加载必要数据以优化计算性能，通过选择行数据实现。

强制使用较低精度数据类型，如从 64 位浮点数转换为 32 位浮点数，可以显著减少内存消耗，提升处理效率。

数据块遍历通过 chunksize 参数实现，将大文件拆分小块处理，结合 for 循环汇总数据，优化内存使用。2024-09-06