怎样用Python处理CSV文件？pandas读写数据完整教程

要掌握用pandas处理csv文件，关键在于熟练运用读取、清洗、写入等核心操作。一、使用pd.read_csv()读取数据时，注意指定编码、分隔符、跳过行等参数以应对常见问题；二、通过df.head()、df.info()等方法查看数据，并进行重命名列、类型转换、缺失值处理等清洗操作；三、利用df.to_csv()保存数据时，可控制索引、编码和分隔符；四、进阶操作如批量合并多个csv文件时，可用os模块配合循环与pd.concat()实现。整个流程涵盖从基础读写到复杂整合的典型应用场景。

处理CSV文件是数据分析中非常常见的任务，而Python的

pandas

pandas

下面从最基础的开始，带你一步步掌握使用

pandas

一、读取CSV文件：

read_csv()

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的基本用法

处理CSV的第一步就是把它读进程序里。

pandas.read_csv()

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import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

但实际使用中，你可能会遇到各种问题，比如：

• 文件路径不对，报错找不到文件；
• 编码格式不匹配（比如含有中文），导致乱码；
• 数据中有特殊符号或缺失值影响解析；

这时候就需要加一些参数来辅助读取：

• encoding='utf-8'

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  指定编码；

• sep=','

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  指定分隔符（默认是逗号）；

• header=0

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  表示第一行为列名；

• na_values=['NA', 'null']

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  自定义哪些内容被认为是空值。

举个例子，如果CSV文件是用制表符

\t

df = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t', skiprows=2)

二、查看和清理数据：初步处理技巧

数据读进来之后，先别急着分析，先看看长什么样。常用方法有：

• df.head()

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  查看前几行；

• df.info()

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  查看每列的数据类型和非空数量；

• df.describe()

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  查看数值型列的统计信息；

常见问题包括：

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• 列名不合适，想重命名；
• 某些列是字符串但其实是数字；
• 存在缺失值需要处理；

可以这样操作：

# 重命名列名
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

# 转换某一列为数值型
df['column_name'] = pd.to_numeric(df['column_name'], errors='coerce')

# 删除全为空的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

这些操作虽然简单，但往往能解决很多“数据不能用”的问题。

三、写入CSV文件：把结果保存下来

处理完数据后，当然要把结果保存下来。

to_csv()

df.to_csv('output.csv', index=False)

几个实用参数：

• index=False

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  不保存索引；

• encoding='utf-8-sig'

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  避免Excel打开中文乱码；

• sep=','

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  可以改回其他分隔符，如

  \t

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  生成TSV；

如果你想只保存部分列，也可以先筛选再保存：

df[['col1', 'col2']].to_csv('selected_data.csv', index=False)

四、进阶技巧：批量处理多个CSV文件

有时候你需要处理多个CSV文件，比如合并多个月份的销售数据。

可以结合

os.listdir()

import os
import pandas as pd

files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.csv')]
combined = pd.DataFrame()

for file in files:
    df = pd.read_csv(file)
    combined = pd.concat([combined, df], ignore_index=True)

combined.to_csv('combined.csv', index=False)

注意几点：

• 确保所有文件结构一致（列名、顺序等）；
• 处理大文件时考虑内存限制；
• 可以加进度条提升体验（如用

  tqdm

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  库）；

基本上就这些了。

pandas

以上就是怎样用Python处理CSV文件？pandas读写数据完整教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！