用pandas導入csv表格后，怎么指定那一列是index？引入pandas使用pandas下的read_csv方法，讀取csv文件，參數(shù)是文件的路徑，這是一個相對路徑，是相對于當前工作目錄的，那么如

用pandas導入csv表格后，怎么指定那一列是index？

引入pandas使用pandas下的read_csv方法，讀取csv文件，參數(shù)是文件的路徑，這是一個相對路徑，是相對于當前工作目錄的，那么如何知道當前的工作目錄呢？使用os.getcwd()方法獲取當前工作目錄讀取前三后數(shù)據(jù)，查看一下是否讀取正確，顯然都是亂碼，這是什么問題呢？我們需要設定參數(shù)encoding，也就是編碼方式，如果你不設定編碼方式，默認是utf8，現(xiàn)在csv文件是gbk編碼的，所以需要使用encoding="gbk"我用的編輯器是eric4，注意，eric4默認是不支持中文的，如果你想要顯示中文，前提是設置正確的編碼，在preferences中設置成utf8即可

如何用python把list里的數(shù)據(jù)寫入csv？

最常用的一種方法，利用pandas包importpandasaspd#任意的多組列表a=[1，2，3]b=[4，5，6] #字典中的key值即為csv中列名dataframe=pd.DataFrame({"a_name":a，"b_name":b})#將DataFrame存儲為csv，index表示是否顯示行名，default=Truedataframe.to_csv("test.csv"，index=False，sep="，")1234567891011a_name b_name0 1 41 2 52 3 6同樣pandas也提供簡單的讀csv方法，importpandasaspddata=pd.read_csv("test.csv")12會得到一個DataFrame類型的data。

pandas讀取和寫入excel，csv太慢怎么辦？

用 pandas.read_table()讀txt吧，速度提升很明顯

如何將pandas.dataframe的數(shù)據(jù)寫入到文件中？

步驟操作方法如下：

1、環(huán)境準備:a、右擊桌面上選擇【Open in Terminal】 打開終端。b、在彈出的終端中輸入【ipython】進入Python的解釋器中，如圖1所示。

2、導入所需要的包：導入實驗常用的python包。如圖2所示。

3、pandas數(shù)據(jù)寫入到csv文件中：將創(chuàng)建的數(shù)據(jù)寫入到/opt/births1880.csv文件中，4、pandas讀取csv中的數(shù)據(jù)Pandas是Python下一個開源數(shù)據(jù)分析的庫，它提供的數(shù)據(jù)結構DataFrame極大的簡化了數(shù)據(jù)分析過程中一些繁瑣操作，DataFrame是一張多維的表，大家可以把它想象成一張Excel表單或者Sql表。之前這篇文章已經(jīng)介紹了從各種數(shù)據(jù)源將原始數(shù)據(jù)載入到dataframe中，這篇文件介紹怎么將處理好的dataframe中的數(shù)據(jù)寫入到文件和數(shù)據(jù)庫中。參考資料

python怎么用csv處理文件？

csv模塊是python自帶的一個標準庫，專門用來處理csv文件，可以快速完成對csv文件的讀寫，下面我簡單介紹一下這個模塊的使用，實驗環(huán)境win10 python3.6 pycharm2018，主要內容如下：

讀取csv文件

1.這里為了更好的說明問題，我新建了一個csv文件，主要內容如下，非常簡單：

2.接著就是使用csv模塊讀取這個csv文件，測試代碼如下，先使用open函數(shù)打開csv文件，然后使用reader函數(shù)讀取文件內容，最后再循環(huán)打印出來，這里你也可以使用next函數(shù)一行一行讀取csv文件內容，只不過比較慢：

點擊運行程序，截圖如下，已經(jīng)成功讀取到csv文件內容：

寫入csv文件

這里就非常簡單了，構造一個list列表，然后創(chuàng)建csv文件，直接寫入數(shù)據(jù)就行，測試代碼如下，很好理解：

程序截圖如下，已經(jīng)成功創(chuàng)建csv文件并寫入數(shù)據(jù)：

至此，我們就完成了利用python的csv模塊來讀寫csv文件?？偟膩碚f，整個過程非常簡單，只要你有一定的python基礎，熟悉一下上面的代碼和示例，多調試幾遍程序，很快就能掌握的，當然，你也可以使用pandas讀寫csv文件，代碼量更少，也更方便處理，網(wǎng)上也有相關資料和教程，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。