逗號分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有時也稱為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號），其文件以純文本形式存儲表格數(shù)據(jù)（數(shù)字和文本）。純文本意味著該文件是一個字符序列，不含必須象二進制數(shù)字那樣被解讀的數(shù)據(jù)。CSV 文件由任意數(shù)目的記錄組成，記錄間以某種換行符分隔；每條記錄由字段組成，字段間的分隔符是其它字符或字符串，最常見的是逗號或制表符。通常，所有記錄都有完全相同的字段序列。

從上述維基百科的敘述中，重點要解讀出“字段間分隔符”“最常見的是逗號或制表符”，當然，這種分隔符也可以自行制定。比如下面這個我命名為 marks.csv 的文件，就是用逗號（必須是半角的）作為分隔符：

name,physics,python,math,english
Google,100,100,25,12
Facebook,45,54,44,88
Twitter,54,76,13,91
Yahoo,54,452,26,100

其實，這個文件要表達的事情是（如果轉化為表格形式）：

http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/images/31006.png" alt="" />

普通方法讀取

最簡單、最直接的就是 open() 打開文件：

>>> with open("./marks.csv") as f:
...     for line in f:
...         print line
... 
name,physics,python,math,english

Google,100,100,25,12

Facebook,45,54,44,88

Twitter,54,76,13,91

Yahoo,54,452,26,100

此方法可以，但略顯麻煩。

Python 中還有一個 csv 的標準庫，足可見 csv 文件的使用頻繁了。

>>> import csv 
>>> dir(csv)
['Dialect', 'DictReader', 'DictWriter', 'Error', 'QUOTE_ALL', 'QUOTE_MINIMAL', 'QUOTE_NONE', 'QUOTE_NONNUMERIC', 'Sniffer', 'StringIO', '_Dialect', '__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '__version__', 'excel', 'excel_tab', 'field_size_limit', 'get_dialect', 'list_dialects', 're', 'reader', 'reduce', 'register_dialect', 'unregister_dialect', 'writer']

什么時候也不要忘記這種最佳學習方法。從上面結果可以看出，csv 模塊提供的屬性和方法。僅僅就讀取本例子中的文件：

>>> import csv 
>>> csv_reader = csv.reader(open("./marks.csv"))
>>> for row in csv_reader:
...     print row
... 
['name', 'physics', 'python', 'math', 'english']
['Google', '100', '100', '25', '12']
['Facebook', '45', '54', '44', '88']
['Twitter', '54', '76', '13', '91']
['Yahoo', '54', '452', '26', '100']

算是稍有改善。

用 Pandas 讀取

如果對上面的結果都有點不滿意的話，那么看看 Pandas 的效果：

>>> import pandas as pd
>>> marks = pd.read_csv("./marks.csv")
>>> marks
       name  physics  python  math  english
0    Google      100     100    25       12
1  Facebook       45      54    44       88
2   Twitter       54      76    13       91
3     Yahoo       54     452    26      100

看了這樣的結果，你還不感覺驚訝嗎？你還不喜歡上 Pandas 嗎？這是多么精妙的顯示。它是什么？它就是一個 DataFrame 數(shù)據(jù)。

還有另外一種方法：

>>> pd.read_table("./marks.csv", sep=",")
       name  physics  python  math  english
0    Google      100     100    25       12
1  Facebook       45      54    44       88
2   Twitter       54      76    13       91
3     Yahoo       54     452    26      100

如果你有足夠的好奇心來研究這個名叫 DataFrame 的對象，可以這樣：

>>> dir(marks)
['T', '_AXIS_ALIASES', '_AXIS_NAMES', '_AXIS_NUMBERS', '__add__', '__and__', '__array__', '__array_wrap__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dict__', '__div__', '__doc__', '__eq__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattr__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__module__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__or__', '__pow__', '__radd__', '__rdiv__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmul__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__setitem__', '__setstate__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__weakref__', '__xor__', '_agg_by_level', '_align_frame', '_align_series', '_apply_broadcast', '_apply_raw', '_apply_standard', '_auto_consolidate', '_bar_plot', '_boolean_set', '_box_item_values', '_clear_item_cache', '_combine_const', '_combine_frame', '_combine_match_columns', '_combine_match_index', '_combine_series', '_combine_series_infer', '_compare_frame', '_consolidate_inplace', '_constructor', '_count_level', '_cov_helper', '_data', '_default_stat_axis', '_expand_axes', '_from_axes', '_get_agg_axis', '_get_axis', '_get_axis_name', '_get_axis_number', '_get_item_cache', '_get_numeric_data', '_getitem_array', '_getitem_multilevel', '_helper_csvexcel', '_het_axis', '_indexed_same', '_init_dict', '_init_mgr', '_init_ndarray', '_is_mixed_type', '_item_cache', '_ix', '_join_compat', '_reduce', '_reindex_axis', '_reindex_columns', '_reindex_index', '_reindex_with_indexers', '_rename_columns_inplace', '_rename_index_inplace', '_sanitize_column', '_series', '_set_axis', '_set_item', '_set_item_multiple', '_shift_indexer', '_slice', '_unpickle_frame_compat', '_unpickle_matrix_compat', '_verbose_info', '_wrap_array', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'align', 'append', 'apply', 'applymap', 'as_matrix', 'asfreq', 'astype', 'axes', 'boxplot', 'clip', 'clip_lower', 'clip_upper', 'columns', 'combine', 'combineAdd', 'combineMult', 'combine_first', 'consolidate', 'convert_objects', 'copy', 'corr', 'corrwith', 'count', 'cov', 'cummax', 'cummin', 'cumprod', 'cumsum', 'delevel', 'describe', 'diff', 'div', 'dot', 'drop', 'drop_duplicates', 'dropna', 'dtypes', 'duplicated', 'fillna', 'filter', 'first_valid_index', 'from_csv', 'from_dict', 'from_items', 'from_records', 'get', 'get_dtype_counts', 'get_value', 'groupby', 'head', 'hist', 'icol', 'idxmax', 'idxmin', 'iget_value', 'index', 'info', 'insert', 'irow', 'iteritems', 'iterkv', 'iterrows', 'ix', 'join', 'last_valid_index', 'load', 'lookup', 'mad', 'max', 'mean', 'median', 'merge', 'min', 'mul', 'ndim', 'pivot', 'pivot_table', 'plot', 'pop', 'prod', 'product', 'quantile', 'radd', 'rank', 'rdiv', 'reindex', 'reindex_axis', 'reindex_like', 'rename', 'rename_axis', 'reorder_levels', 'reset_index', 'rmul', 'rsub', 'save', 'select', 'set_index', 'set_value', 'shape', 'shift', 'skew', 'sort', 'sort_index', 'sortlevel', 'stack', 'std', 'sub', 'sum', 'swaplevel', 'tail', 'take', 'to_csv', 'to_dict', 'to_excel', 'to_html', 'to_panel', 'to_records', 'to_sparse', 'to_string', 'to_wide', 'transpose', 'truncate', 'unstack', 'values', 'var', 'xs']

一個一個瀏覽一下，通過名字可以直到那個方法或者屬性的大概，然后就可以根據(jù)你的喜好和需要，試一試：

>>> marks.index
Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype=int64)
>>> marks.columns
Index([name, physics, python, math, english], dtype=object)
>>> marks['name'][1]
'Facebook'

這幾個是讓你回憶一下上一節(jié)的。從 DataFrame 對象的屬性和方法中找一個，再嘗試：

>>> marks.sort(column="python")
       name  physics  python  math  english
1  Facebook       45      54    44       88
2   Twitter       54      76    13       91
0    Google      100     100    25       12
3     Yahoo       54     452    26      100

按照豎列"Python"的值排隊，結果也是很讓人滿意的。下面幾個操作，也是常用到的，并且秉承了 Python 的一貫方法：

>>> marks[:1]
     name  physics  python  math  english
0  Google      100     100    25       12
>>> marks[1:2]
       name  physics  python  math  english
1  Facebook       45      54    44       88
>>> marks["physics"]
0    100
1     45
2     54
3     54
Name: physics

可以說，當你已經(jīng)掌握了通過 dir() 和 help() 查看對象的方法和屬性時，就已經(jīng)掌握了 pandas 的用法，其實何止 pandas，其它對象都是如此。

讀取其它格式數(shù)據(jù)

csv 是常用來存儲數(shù)據(jù)的格式之一，此外常用的還有 MS excel 格式的文件，以及 json 和 xml 格式的數(shù)據(jù)等。它們都可以使用 pandas 來輕易讀取。

.xls 或者 .xlsx

在下面的結果中尋覓一下，有沒有跟 excel 有關的方法？

>>> dir(pd)
['DataFrame', 'DataMatrix', 'DateOffset', 'DateRange', 'ExcelFile', 'ExcelWriter', 'Factor', 'HDFStore', 'Index', 'Int64Index', 'MultiIndex', 'Panel', 'Series', 'SparseArray', 'SparseDataFrame', 'SparseList', 'SparsePanel', 'SparseSeries', 'SparseTimeSeries', 'TimeSeries', 'WidePanel', '__builtins__', '__doc__', '__docformat__', '__file__', '__name__', '__package__', '__path__', '__version__', '_engines', '_sparse', '_tseries', 'concat', 'core', 'crosstab', 'datetime', 'datetools', 'debug', 'ewma', 'ewmcorr', 'ewmcov', 'ewmstd', 'ewmvar', 'ewmvol', 'fama_macbeth', 'groupby', 'info', 'io', 'isnull', 'lib', 'load', 'merge', 'notnull', 'np', 'ols', 'pivot', 'pivot_table', 'read_clipboard', 'read_csv', 'read_table', 'reset_printoptions', 'rolling_apply', 'rolling_corr', 'rolling_corr_pairwise', 'rolling_count', 'rolling_cov', 'rolling_kurt', 'rolling_max', 'rolling_mean', 'rolling_median', 'rolling_min', 'rolling_quantile', 'rolling_skew', 'rolling_std', 'rolling_sum', 'rolling_var', 'save', 'set_eng_float_format', 'set_printoptions', 'sparse', 'stats', 'tools', 'util', 'value_range', 'version']

雖然沒有類似 read_csv() 的方法（在網(wǎng)上查詢，有的資料說有 read_xls() 方法，那時老黃歷了），但是有 ExcelFile 類，于是乎：

>>> xls = pd.ExcelFile("./marks.xlsx")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/pandas/io/parsers.py", line 575, in __init__
    from openpyxl import load_workbook
ImportError: No module named openpyxl

我這里少了一個模塊，看報錯提示，用pip 安裝 openpyxl 模塊：sudo pip install openpyxl。繼續(xù)：

>>> xls = pd.ExcelFile("./marks.xlsx")
>>> dir(xls)
['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_parse_xls', '_parse_xlsx', 'book', 'parse', 'path', 'sheet_names', 'use_xlsx']
>>> xls.sheet_names
['Sheet1', 'Sheet2', 'Sheet3']
>>> sheet1 = xls.parse("Sheet1")
>>> sheet1
   0    1    2   3    4
0  5  100  100  25   12
1  6   45   54  44   88
2  7   54   76  13   91
3  8   54  452  26  100

結果中，columns 的名字與前面 csv 結果不一樣，數(shù)據(jù)部分是同樣結果。從結果中可以看到，sheet1 也是一個 DataFrame 對象。

對于單個的 DataFrame 對象，如何通過屬性和方法進行操作，如果讀者理解了本教程從一開始就貫穿進來的思想——利用 dir() 和 help() 或者到官方網(wǎng)站，看文檔！——此時就能比較輕松地進行各種操作了。下面的舉例，純屬是為了增加篇幅和向讀者做一些誘惑性廣告，或者給懶惰者看看。當然，肯定是不完全，也不能在實踐中照搬?；痉椒ㄟ€在剛才交代過的思想。

如果遇到了 json 或者 xml 格式的數(shù)據(jù)怎么辦呢？直接使用本教程第貳季第陸章中《標準庫 (7)和《標準庫 (8)》中的方法，再結合 Series 或者 DataFrame 數(shù)據(jù)特點讀取。

此外，還允許從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)，首先就是使用本教程第貳季第柒章中闡述的各種數(shù)據(jù)庫（《MySQL 數(shù)據(jù)庫 (1)》，《MongoDB 數(shù)據(jù)庫》，《SQLite 數(shù)據(jù)庫》）連接和讀取方法，將相應數(shù)據(jù)查詢出來，并且將結果（結果通常是列表或者元組類型，或者是字符串）按照前面講述的 Series 或者 DataFrame 類型數(shù)據(jù)進行組織，然后就可以對其操作。

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