[Python]pandas讀取寫入CSV 與Excel文件

閱讀時間約 1 分鐘

pandas 提供了多種方法來讀取和寫入各種格式的文件。

本文主要介紹讀取寫入CSV 文件與Excel 文件,與比較兩者的差異。

為什麼要介紹這兩種呢,因為大多的練習範例的數據都是用csv檔儲存,像Kaggle競賽,比賽提供的數據也大多都是csv檔。

Kaggle是一個數據建模和數據分析競賽平台,它的數據大多都是csv檔,有點像機器學習的 Leetcode,不過除了可以練習以外,Kaggle 比賽的好成績寫在履歷上是廣泛被認可的,Kaggle 打一個好成績。這個成績就可以當作往機器學習或資料科學工作的敲門磚。


CSV 文件

1. 讀取 CSV 文件

pandas 提供了 pd.read_csv() 方法來讀取 CSV 文件。你可以使用多種參數來控制讀取過程。

import pandas as pd

# 基本的讀取方法
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head()) # 顯示前五行數據

# 指定分隔符(如果不是默認的逗號)
df = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t')

# 處理沒有標題的 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 指定特定的行作為列名
df = pd.read_csv('data.csv', header=1)

# 只讀取特定的列
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['Name', 'Age'])

# 處理缺失值
df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['N/A', 'NA', 'NULL'])

# 指定編碼(例如處理 UTF-8 編碼的文件)
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

程式範例

讀取下面章節程式範例寫入的csv文件。

df = pd.read_csv('output.csv')
print(df)
# 輸出
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Los Angeles
2 Charlie 35 Chicago

2. 寫入 CSV 文件

pandas 使用 DataFrame.to_csv() 方法將 DataFrame 寫入 CSV 文件。

# 基本的寫入方法
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 指定分隔符
df.to_csv('output.tsv', sep='\t', index=False)

# 不寫入列名
df.to_csv('output.csv', index=False, header=False)

# 處理缺失值
df.to_csv('output.csv', na_rep='NULL', index=False)

# 指定編碼
df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8', index=False)

範例

import pandas as pd

# 創建一個 DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 將 DataFrame 寫入 CSV 文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

若無此CSV檔則會自己創建,產生了含有data資料的csv文件。

raw-image

Excel 文件

1. 讀取 Excel 文件

使用 pandaspd.read_excel() 方法來讀取 Excel 文件。可以指定讀取的工作表名稱或索引,以及其他參數來控制讀取過程。

import pandas as pd

# 讀取 Excel 文件中的第一個工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df.head()) # 顯示前五行數據

# 指定讀取特定的工作表
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 讀取多個工作表到一個字典中
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# 讀取所有工作表
dfs = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None)

# 只讀取特定的列
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['Name', 'Age'])

# 處理缺失值
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['N/A', 'NA', 'NULL'])

2. 寫入 Excel 文件

使用 DataFrame.to_excel() 方法將 DataFrame 寫入 Excel 文件。你可以寫入單個或多個工作表,並進行格式化。

# 基本的寫入方法
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

# 指定寫入特定的工作表
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

# 寫入多個工作表
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

# 自定義起始行和列
df.to_excel('output.xlsx', startrow=2, startcol=3, index=False)

# 處理缺失值
df.to_excel('output.xlsx', na_rep='NULL', index=False)

# 新增格式(例如標題行格式化)
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Sheet1']

# 定義格式
header_format = workbook.add_format({'bold': True, 'text_wrap': True, 'valign': 'top', 'fg_color': '#D7E4BC', 'border': 1})

# 寫入標題
for col_num, value in enumerate(df.columns.values):
worksheet.write(0, col_num, value, header_format)

程式範例

import pandas as pd

# 創建一個 DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 ExcelWriter 寫入
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

ExcelWriter詳細說明:

  • engine='openpyxl': 使用 openpyxl 引擎來讀取和寫入 Excel 文件,這是因為 openpyxl 支持在現有文件中進行追加操作。
  • mode='a': 以追加模式打開 Excel 文件。如果文件不存在,則創建一個新文件。
  • if_sheet_exists='replace': 如果工作表已經存在,這會用新的數據替換掉舊的工作表。如果希望保留原有工作表而不覆蓋,可以選擇 if_sheet_exists='new'(添加新的工作表,如果名稱已存在則拋出錯誤)。
raw-image

CSV 和 Excel 的比較

1. CSV 的優點與缺點

  • 優點:
    • 輕量級,適合處理純文本數據。
    • 通用性強,幾乎所有數據分析工具都支持。
    • 適合大數據集的快速讀寫。
  • 缺點:
    • 不支持多工作表。
    • 不支持數據格式和樣式。
    • 僅適用於簡單的數據結構,無法保存複雜數據。

2. Excel 的優點與缺點

  • 優點:
    • 支持多工作表。
    • 支持數據格式、樣式、公式等豐富的表格功能。
    • 更適合需要表格呈現的數據。
  • 缺點:
    • 文件較大,讀寫速度相對較慢。
    • 格式過於複雜時,可能出現兼容性問題。

總結

  • CSV 文件適合處理純文本數據和大數據集,而 Excel 文件適合需要多工作表和豐富格式的場景。
  • pandas 提供了靈活的方法來讀取和寫入這兩種文件格式,並允許你自定義讀寫過程中的各種細節。
121會員
203內容數
本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
螃蟹_crab的沙龍 的其他內容
從基本概念開始,然後逐步深入學習 pandas 的各種功能。這是一個非常強大的 Python 資料分析工具,常用於處理結構化數據。 基本概念 pandas 主要有兩個核心資料結構: Series: 一維的資料結構,類似於 Python 中的列表,但它可以帶有標籤(index)。 DataFr
在 Python 中,可以使用多種方法來去除字串中的空白字元,以下是幾種常見的方法: 固定位置型 使用 strip() 方法 strip() 方法會去除字串前後的空白字元(包括空格、換行、製表符號等)。
有別於正則表達式符號的難以理解,有其他簡單的方式也可以來處理字串的問題。 本文主要介紹其他方法用於處理字串,尋找字串中的關鍵字與其他操作。 [Python]Re正則表達式中常用符號的重點整理 字串方法(String Methods) Python 提供了多種內建的字串方法,可以替代某些簡單
紀錄一些,實用的re正則表達式需要用時,就可以直接複製貼上。 檢查是否有中文字
當使用正則表達式(Regular Expressions, Regex)時,不同的符號和構造具有特定的含義,這些符號和模式可以用來構建靈活且強大的文本匹配規則。 以下是正則表達式中常用符號的重點整理: 字元類別 (Character Classes) [abc]: 匹配 a、b 或 c 中
re 模組基本介紹 re 模組是 Python 用來處理正則表達式的標準模組。 正則表達式是一種用於描述字串模式的語法,可以用來匹配、搜尋、分割和替換字串中的特定模式。
從基本概念開始,然後逐步深入學習 pandas 的各種功能。這是一個非常強大的 Python 資料分析工具,常用於處理結構化數據。 基本概念 pandas 主要有兩個核心資料結構: Series: 一維的資料結構,類似於 Python 中的列表,但它可以帶有標籤(index)。 DataFr
在 Python 中,可以使用多種方法來去除字串中的空白字元,以下是幾種常見的方法: 固定位置型 使用 strip() 方法 strip() 方法會去除字串前後的空白字元(包括空格、換行、製表符號等)。
有別於正則表達式符號的難以理解,有其他簡單的方式也可以來處理字串的問題。 本文主要介紹其他方法用於處理字串,尋找字串中的關鍵字與其他操作。 [Python]Re正則表達式中常用符號的重點整理 字串方法(String Methods) Python 提供了多種內建的字串方法,可以替代某些簡單
紀錄一些,實用的re正則表達式需要用時,就可以直接複製貼上。 檢查是否有中文字
當使用正則表達式(Regular Expressions, Regex)時,不同的符號和構造具有特定的含義,這些符號和模式可以用來構建靈活且強大的文本匹配規則。 以下是正則表達式中常用符號的重點整理: 字元類別 (Character Classes) [abc]: 匹配 a、b 或 c 中
re 模組基本介紹 re 模組是 Python 用來處理正則表達式的標準模組。 正則表達式是一種用於描述字串模式的語法,可以用來匹配、搜尋、分割和替換字串中的特定模式。
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Thumbnail
Hi 大家好,我是Ethan😊 相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本,也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布,還是在旅途中面對各種氣候變化,保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水,還能提升後續保養品的吸收效率。 曾經,我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
Thumbnail
今天來介紹python的函式 函式在python中是非常重要的一環,因為到了後期,程式會越來越複雜。 而函式可以想成是容易管理的小程式,當我們需要使用時,只需呼叫即可。
Thumbnail
古有四大名著,現今Python四大容器🤣 哪四個?list串列,tuple元組,dict字典,set集合。 那這四個怎麼分? 一起來看看吧! (以下有手寫與上機實際測試請付費觀看) 以上我精心整理主要會使用到的功能 當然python功能太多了,肯定不只。 實際操作: 大概就這樣?(
Thumbnail
繼「【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式」之後,我們已經學會怎麼填補空缺資料了,那這個章節我們來教您如何對某些欄位有條件的整形,有時候我們的資料來源某些欄位資料格式不一,甚至型態都不是正規統一的值,此時我們就需要針對這些值進行一些處理
Thumbnail
繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後,相信對於各位來說已經是小兒科了吧,沒關係! 我們今天來增加一點點小挑戰,你知道嗎? Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已,有什麼了不起?」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...,但其實它不
Thumbnail
過往我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度, 需
Thumbnail
上一篇我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度
Thumbnail
我們都知道AI的模型訓練環節中, 最基礎也是最重要的一環就是「資料」了, 而「資料」要怎麼處理成訓練的養分也是一門重要的工程, 正好在Python的世界裡具有這麼一套神兵利器, 名為「Pandas」, 它是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具, 就讓我們好好的來認識一番吧! 乍聽
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Thumbnail
11/20日NVDA即將公布最新一期的財報, 今天Sell Side的分析師, 開始調高目標價, 市場的股價也開始反應, 未來一週NVDA將重新回到美股市場的焦點, 今天我們要分析NVDA Sell Side怎麼看待這次NVDA的財報預測, 以及實際上Buy Side的倉位及操作, 從
Thumbnail
Hi 大家好,我是Ethan😊 相近大家都知道保濕是皮膚保養中最基本,也是最重要的一步。無論是在畫室裡長時間對著畫布,還是在旅途中面對各種氣候變化,保持皮膚的水分平衡對我來說至關重要。保濕化妝水不僅能迅速為皮膚補水,還能提升後續保養品的吸收效率。 曾經,我的保養程序簡單到只包括清潔和隨意上乳液
Thumbnail
今天來介紹python的函式 函式在python中是非常重要的一環,因為到了後期,程式會越來越複雜。 而函式可以想成是容易管理的小程式,當我們需要使用時,只需呼叫即可。
Thumbnail
古有四大名著,現今Python四大容器🤣 哪四個?list串列,tuple元組,dict字典,set集合。 那這四個怎麼分? 一起來看看吧! (以下有手寫與上機實際測試請付費觀看) 以上我精心整理主要會使用到的功能 當然python功能太多了,肯定不只。 實際操作: 大概就這樣?(
Thumbnail
繼「【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式」之後,我們已經學會怎麼填補空缺資料了,那這個章節我們來教您如何對某些欄位有條件的整形,有時候我們的資料來源某些欄位資料格式不一,甚至型態都不是正規統一的值,此時我們就需要針對這些值進行一些處理
Thumbnail
繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後,相信對於各位來說已經是小兒科了吧,沒關係! 我們今天來增加一點點小挑戰,你知道嗎? Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已,有什麼了不起?」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...,但其實它不
Thumbnail
過往我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度, 需
Thumbnail
上一篇我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」, 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了, 主要著重在基本的操作, 讓我們快速篩選與分析資料, 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存, 而不同的資料集又具有一些相似度
Thumbnail
我們都知道AI的模型訓練環節中, 最基礎也是最重要的一環就是「資料」了, 而「資料」要怎麼處理成訓練的養分也是一門重要的工程, 正好在Python的世界裡具有這麼一套神兵利器, 名為「Pandas」, 它是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具, 就讓我們好好的來認識一番吧! 乍聽