在Python中使用pandas进行文件读取和写入方法详解

一、在Python中使用pandas进行文件读取和写入方法详解

Pandas是 Python中强大的数据处理库，可轻松操作标记和时间序列数据，并提供统计和绘图功能。其关键功能之一是读写多种文件格式，如 Excel、CSV等，使数据处理更高效。

首先，确保安装了 Pandas。若使用 Anaconda，此步骤可省略。

数据准备阶段，使用 20个国家/地区相关数据，为分析打下基础。观察数据中缺失值，利用嵌套字典记录，便于后续处理。

利用 pandas DataFrame加载数据，简化数据结构与操作。

对于 CSV文件，使用 Pandas的 to_csv()方法将数据写入文件，灵活控制索引是否保留。读取 CSV文件时，利用 read_csv()方法加载数据，可通过 index_col参数指定索引列。

Excel文件操作类似，通过 to_excel()和 read_excel()方法，实现读写。在进行 Excel操作前，可能需要安装额外的三方库。

Pandas IO API提供了一整套文件操作接口，支持多种文件格式。使用 to_()方法将数据写入不同格式文件，如 JSON、HTML等。读取文件时，相应方法如 read_json()、read_html()等。

CSV文件写入与读取中，.to_csv()方法需要指定文件路径，并确保后缀为.csv。处理缺失值时，使用 pandas自带的 nan表示，可利用 na_rep参数自定义缺失值标记，保持数据完整性。

读取文件时，Pandas默认将空字符串和特殊缺失值视作缺失，可通过 keep_default_na和 na_values参数自定义行为。读取 JSON文件时，注意 JSON文件顺序可能与 CSV不同。

HTML文件通过 to_html()方法生成，提供可视化体验。保存 HTML时，可调整参数以优化输出。

Excel文件操作中，to_excel()方法可指定工作表名称和起始单元格位置，灵活控制数据布局。

SQL数据库交互，使用 Pandas与 SQLAlchemy库结合，实现数据读写，支持 SQLite等数据库。

Pickle文件用于保存 Python对象，.to_pickle()和 read_pickle()方法实现序列化与反序列化。

处理大文件时，Pandas提供多种策略减少磁盘使用，如压缩文件、选择特定列和行、使用更精简数据类型和分块处理数据。

压缩文件如.gz、.bz2、.zip和.xz，Pandas可自动识别。使用 read_csv()读取压缩文件时，可指定压缩类型。

数据列选取灵活，可以使用 usecols参数选择所需列，或通过列索引读取。在机器学习与深度学习场景下，仅加载必要数据以优化计算性能，通过选择行数据实现。

强制使用较低精度数据类型，如从 64位浮点数转换为 32位浮点数，可以显著减少内存消耗，提升处理效率。

数据块遍历通过 chunksize参数实现，将大文件拆分小块处理，结合 for循环汇总数据，优化内存使用。

二、#python#pandas# 读取很大的xlsx效率速度太慢

好消息传来，自pandas 2.2版本以后，calamine引擎的出现为处理大型xlsx文件的效率问题带来了希望。升级到2.2.1版本后，我发现了一个新的引擎选项，特别适用于xlsx文件读取。尽管数据规模大约在200万至800万行，10几列左右，之前使用openpyxl的load_workbook进行只读操作并转存为csv，过程较为繁琐，耗时几十秒尚可接受。

然而，xlsx_csv虽然读取速度较快，但不支持自定义分隔符为\t，这在文本字段包含逗号的情况下会带来困扰。我仍在寻找解决方案，特别是面对大量文本数据和批量处理的需求。

回溯到2022年3月，我曾遇到读取大文件（每份约130Mb）的问题，尤其是处理一个典型文件，584k行，15列，127Mb大小的xlsx，数据集中在Sheet1，14列为文本格式，1列为uint32。由于数据来源复杂，从合作伙伴的数据库导出后，xlsx格式并非标准，且无法直接要求他们转为csv。

在测试中，我记录了不同方法的执行时间：使用xlrd 1.2.0需8分钟10秒，xlrd3稍有改善，3分钟17秒。openpyxl的load_workbook在只读和data_only=True的情况下，虽然初始读取速度很快，但后续转换为dataframe会明显变慢。pandas 1.4.1的read_xlsx engine=openpyxl耗时4分钟33秒。modin[ray]的读取速度理论上更快，但由于bug，只读部分数据，且输出格式为modin格式，需要额外转换。xlsx到csv的工具xlsx_csv和xlsx2csv中，xlsx2csv的转换时间更短，分别为11.6秒和2.5秒。

尽管有一些工具可供选择，但寻找最佳解决方案的过程仍在继续，尤其是对于modin DataFrame的转换，如果能将其转换为标准的pd.DataFrame，将大大提高处理效率。

三、pandas是什么意思中文翻译

1、pandas是什么意思中文翻译是“熊猫”，但在计算机科学领域，指的是一种基于Python语言的数据处理和分析库。它能够对数据进行读取、清洗、转换和聚合等操作，并提供了数据可视化的功能。pandas最早由Wes McKinney开发，现在已经成为Python数据分析中最流行的库之一。

2、Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame，分别对应于一维的序列和二维的表格。它们可以支持许多操作，如索引、切片、过滤等，还能进行数据合并、重塑、聚合等高级操作。除了数据处理，Pandas还提供了绘图工具，可以生成各种统计图表，如条形图、散点图、折线图等。

3、在数据科学和机器学习领域，Pandas的应用十分广泛。通过Pandas能够加载和处理不同来源的数据，如CSV、Excel、数据库等，并进行预处理以进行后续的机器学习任务。Pandas的高效性、灵活性和易用性使其成为Python数据科学中不可或缺的一部分。