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Python | Pandas series.from_CSV()

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-series-from_CSV/

熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的,但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引,并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。

Pandas **Series.from_csv()**功能用于将一个 csv 文件读入一个系列。最好将更强大的pandas.read_csv()用于大多数通用目的。

语法: Series.from_csv(路径,sep= ',',parse_dates = True,header=None,index_col=0,编码=None,infer_datetime_format = False)

参数: 路径:字符串文件路径或文件句柄/ StringIO sep : 字段分隔符 Parse_date:Parse date。不同于 read_table 标题的默认值:用作标题的行(跳过前面的行) index_col : 用作索引的列 编码:表示内容为非 ascii 时使用的编码的字符串 expert_datetime_format:如果某列的 True 和 parse_dates 为 True,则尝试根据第一个 datetime 字符串推断 datetime 格式

返回:系列

在这个例子中,我们使用了一个 CSV 文件。下载点击这里

示例#1: 使用Series.from_csv()功能将给定 CSV 文件中的数据读入熊猫系列。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Read the data into a series
sr = pd.Series.from_csv('nba.csv')

# Print the first 10 rows of series
print(sr.head(10))

输出:

正如我们在输出中看到的,Series.from_csv()函数已经成功地将 csv 文件读入了熊猫系列。

示例#2 : 使用Series.from_csv()功能将给定 CSV 文件中的数据读入熊猫系列。使用第一列作为系列对象的索引。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Read the data into a series
sr = pd.Series.from_csv('nba.csv', index_col = 1)

# Print the first 10 rows of series
print(sr.head(10))

输出:

正如我们在输出中看到的,Series.from_csv()函数已经成功地将 csv 文件读入了熊猫系列。



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