如何用Python读取csv文件并修改指定内容？（Python读取CSV文件）

如何用Python读取csv文件并修改指定内容？下面给大家介绍下pandas读取CSV文件时查看修改各列的数据类型格式，具体内容如下所述：

我们在调bug的时候会经常查看、修改pandas列数据的数据类型，今天就总结一下：

1.查看：

Numpy和Pandas的查看方式略有不同，一个是dtype,一个是dtypes

print(Array.dtype)

#输出int64

print(df.dtypes)

#输出Df下所有列的数据格式 a:int64,b:int64

2.修改

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_csv('000917.csv',encoding='gbk')

df = df[df['涨跌幅']!='None']

df['涨跌幅'] = df['涨跌幅'].astype(np.float64)

print(df[df['涨跌幅']>5])

ps：在Pandas中更改列的数据类型

先看一个非常简单的例子：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

df = pd.DataFrame(a)

有什么方法可以将列转换为适当的类型？例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。

解决方法

可以用的方法简单列举如下：

对于创建DataFrame的情形

如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型：

df = pd.DataFrame(a, dtype='float') #示例1

df = pd.DataFrame(data=d, dtype=np.int8) #示例2

df = pd.read_csv("somefile.csv", dtype = {'column_name' : str})

对于单列或者Series

下面是一个字符串Seriess的例子，它的dtype为object：

>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10'])

>>> s

0 1

1 2

2 4.7

3 pandas

4 10

dtype: object

使用to_numeric转为数值。默认情况下，它不能处理字母型的字符串'pandas'：

>>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise')

ValueError: Unable to parse string

可以将无效值强制转换为NaN，如下所示：

>>> pd.to_numeric(s, errors='coerce')

0 1.0

1 2.0

2 4.7

3 NaN

4 10.0

dtype: float64

如果遇到无效值，第三个选项就是忽略该操作：

>>> pd.to_numeric(s, errors='ignore')

# the original Series is returned untouched

对于多列或者整个DataFrame

如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。

对于某个DataFrame：

>>> a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

>>> df = pd.DataFrame(a, columns=['col1','col2','col3'])

>>> df

col1 col2 col3

0 a 1.2 4.2

1 b 70 0.03

2 x 5 0

然后可以写：

df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric)

那么'col2'和'col3'根据需要具有float64类型。

但是，可能不知道哪些列可以可靠地转换为数字类型。在这种情况下，设置参数：

df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期)的列将被单独保留。

另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。

软转换――类型自动推断

版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串：

>>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1']}, dtype='object')

>>> df.dtypes

a object

b object

dtype: object

然后使用infer_objects()，可以将列'a'的类型更改为int64：

>>> df = df.infer_objects()

>>> df.dtypes

a int64

b object

dtype: object

由于'b'的值是字符串，而不是整数，因此'b'一直保留。

astype强制转换

如果试图强制将两列转换为整数类型，可以使用df.astype(int)。

示例如下：

a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']]

df = pd.DataFrame(a, columns=['one', 'two', 'three'])

df

Out[16]:

one two three

0 a 1.2 4.2

1 b 70 0.03

2 x 5 0

df.dtypes

Out[17]:

one object

two object

three object

df[['two', 'three']] = df[['two', 'three']].astype(float)

df.dtypes

Out[19]:

one object

two float64

three float64

总结

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