利用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作

来源：互联网发布：粒子群算法伪代码编辑：程序博客网时间：2024/06/11 04:57
数组存储成CSV之类的区隔型文件：下面代码给随机数生成器指定种子，并生成一个3*4的NumPy数组将一个数组元素的值设为NaN:In [26]: import numpy as npIn [27]: np.random.seed(42)In [28]: a = np.random.randn(3,4)In [29]: a[2][2] = np.nanIn [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]: dfOut[39]:   0         1         2         30  0.496714 -0.138264  0.647689  1.5230301 -0.234153 -0.234137  1.579213  0.7674352 -0.469474  0.542560       NaN -0.465730pandas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
0 0