pandas 快速上手系列：自定义 dataframe

用户4945346

发布于 2024-05-27 20:19:38

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发布于 2024-05-27 20:19:38

这是该系列的第 2 篇文章，上篇文章介绍了 pandas 中的核心概念，文章链接Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识，本篇主要介绍了 pandas 读取数据的方法，用字典 dict 、csv、json 作为演示，还讲解了 dataframe 的输出自定义，包括行列索引的定制化以及数据类型的转换，希望对你有所帮助。

读取方法

pandas 支持读取多种数据源，它可以解析字典 dict、csv、json 等格式的文件或数据。

读取字典dict

In [1]: import pandas as pd
   ...:
   ...: # 创建一个字典
   ...: data = {'Name':['Alice', 'Bob', 'Claire'],
   ...:         'Age':[25, 30, 35],
   ...:         'City':['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
   ...:
   ...: # 从字典创建DataFrame
   ...: df = pd.DataFrame(data)
   ...: print(df)

输出:

     Name  Age         City
0   Alice   25     New York
1     Bob   30  Los Angeles
2  Claire   35      Chicago

读取 json

import pandas as pd

# 从JSON文件创建DataFrame 
df = pd.read_json('data.json')
print(df)

读取 csv

代码如下

import pandas as pd

csv_path = "full_canbus_00000_merge.csv"

df = pd.read_csv(csv_path)
print(df)

输出:

                timestamp  ...      ros time
0     1660710058700550656  ...  1.660710e+09
1     1660710058800525056  ...  1.660710e+09
2     1660710058900476672  ...  1.660710e+09
3     1660710059000497408  ...  1.660710e+09
4     1660710059100544768  ...  1.660710e+09
...                   ...  ...           ...
1735  1660710232400549376  ...  1.660710e+09
1736  1660710232500513536  ...  1.660710e+09
1737  1660710232600539648  ...  1.660710e+09
1738  1660710232700497408  ...  1.660710e+09
1739  1660710232800486656  ...  1.660710e+09

自定义dataframe

上面 csv 有很多表头，但是 print 输出的只有timestamp、ros time两列，中间省略的很多，默认情况下, pandas 在打印 DataFrame 时,如果列数超过一定阈值就会用省略号...代替中间的列。这样做是为了防止输出内容过于冗长。

但在某些场景下,我们可能需要查看 DataFrame 的全部列,此时就可以使用将该阈值设置为None

pd.set_option('display.max_columns', None)

隐藏行索引

如果希望不展示左侧的行索引可以这样设置

df.to_string(index=False)

修改列名

如果希望更改行索引和列索引名称，可以使用 rename 方法，

import pandas as pd

csv_path = "full_canbus_00000_merge.csv"
df = pd.read_csv(csv_path,)

columns_dict = {
    "timestamp": "time"
}
# print(df.to_string(index=False))

index_dict = {
    0: 'new_row_0',
    1: 'new_row_1'
}

print(df.rename(index=index_dict, columns=columns_dict))

强制转换

可以通过设置 dtype 这个属性来控制列数据的类型，下面是将整数型的 ros time 列转成字符串类型

import pandas as pd

csv_path = "full_canbus_00000_merge.csv"
print(pd.read_csv(csv_path))
print(" 分割线-------------")
print(pd.read_csv(csv_path, dtype={"signal_left": int, "ros time": str}))