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索引 2018/12/26 

目录：第1部分：csv文本文件读写    pandas 读csv文件read_csv（1.文本读写概要）https://mp.csdn.net/postedit/85289371    pandas 读csv文件read_csv（2.read_csv参数介绍）https://mp.csdn.net/postedit/85289928    pandas 读csv文件read_csv（3.dtypes指定列数据类型）https://mp.csdn.net/postedit/85290575    pandas 读csv文件read_csv（4.to_csv文本数据写）https://mp.csdn.net/postedit/85290962    pandas 读csv文件read_csv（5.文本数据读写实例）https://mp.csdn.net/postedit/85291123    pandas 读csv文件read_csv（6.命名和使用列）https://mp.csdn.net/postedit/85291430    pandas 读csv文件read_csv（7.索引）https://mp.csdn.net/postedit/85291658    pandas 读csv文件read_csv（8.方言和分隔符）https://mp.csdn.net/postedit/85291994    pandas 读csv文件read_csv（9.浮点转换和NA值）https://mp.csdn.net/postedit/85292391    pandas 读csv文件read_csv（10.注释和空行）https://mp.csdn.net/postedit/85292609    pandas 读csv文件read_csv（11.日期时间处理） https://mp.csdn.net/postedit/85292925    pandas 读csv文件read_csv（12.迭代和块）https://mp.csdn.net/postedit/85293639    pandas 读csv文件read_csv（13.read_fwf读固定宽度数据）https://mp.csdn.net/postedit/85294010    第2部分：    pandas hdf文件读写简要https://mp.csdn.net/postedit/85294299    pandas excel读写简要https://mp.csdn.net/postedit/85294545    第3部分：    python中csv模块用法tcy https://mp.csdn.net/postedit/85228189    pandas读csv文件read_csv错误解决办法7种https://mp.csdn.net/postedit/85228808    pandas to_string用法https://mp.csdn.net/postedit/85294935

# 实例1：带有“隐式”索引列的文件data='A,B,C\n' \     '20190101,a,1,2\n' \     '20190102,b,3,4\n' \     '20190103,c,4,5'      # 标题条目少于数据列数的文件pd.read_csv(StringIO(data))# 假设第一列用作以下索引         A B C20190101 a 1 220190102 b 3 420190103 c 4 5             # 日期未自动解析df = pd.read_csv(StringIO(data), parse_dates=True)df.index                   # DatetimeIndex(..., dtype='datetime64[ns]', freq=None)  

实例2：读取多行索引 

data='year,order,x,y\n' \     '2017,"A",1.2,.6\n' \     '2017,"B",1.5,.5\n' \     '2018,"A",.2,.06\n' \     '2018,"B",.7,.2\n' \     '2018,"C",.8,.3\n' \     '2019,"C",.2,.15\n' \     '2019,"D",.14,.05\n' \     '2019,"E",.5,.15' # 有两列索引的数据df = pd.read_csv(StringIO(data), index_col=[0,1])df = pd.read_csv(StringIO(data), index_col=['year','order']) #等价

x     yyear order2017     A      1.20  0.60         B      1.50  0.502018     A      0.20  0.06         B      0.70  0.20         C      0.80  0.302019     C      0.20  0.15         D      0.14  0.05         E      0.50  0.15

df.loc[2018]         x     yorderA      0.2  0.06B      0.7  0.20C      0.8  0.30

实例3：读取多列索引 

data=',a,a,a,b,c,c\n' \     ',ss1,ss2,ss3,ss4,ss5,ss6\n' \     'one,1,2,3,4,5,6\n' \     'two,7,8,9,10,11,12'pd.read_csv(StringIO(data), header=[0, 1], index_col=0)                 a   b       c       ss1 ss2 ss3 ss4 ss5 ss6one     1    2   3   4   5   6two     7    8   9  10  11  12

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