Day14-讀取文件

接著上一天的內容，我在學習的過程中發現，DF數據還可以利用幾個Series數據組成，具體看一個例子：

兩種形式，第一種是直接對Series創建DF對象，得出的結果。第二種是通過字典的形式創建DF對象，把Series的name映射到Series，簡單來說，通過字典形式創建，可以看做將Series的name作為了列名，各個元素通過相同的index對應合并在一起。創建出來的DF有點類似一張excel的sheet，行是1,2,3,4....，列是A,B,C,D....。

讀取csv文件

除了通過字典和Series的方式創建DF，還可以通過讀取CSV文件的形式創建DF對象。

例如讀取本地的一份NBA球員2013賽季的數據表，格式是CSV,通過read_csv 函數讀取文件，返回DF數據給NBA_data，NBA_data就是DF數據類型，可以查看數據的列名，還可以顯示數據的前五行數據。

大家可以留意到，讀取數據的時候，我們沒有指定索引號，所以系統自動添加了索引號，默認從0開始，我們可以在讀取的時候加入參數，指定數據框的索引：

數據框的索引成了player，所以列名就沒有了player字段。擴展一下學習，DF數據結果可以直接用列名選擇數據，下面我們看一個例子：

選取數據集的時候都會帶去索引號，所以如果設置球員名稱為索引號，這樣選取出來的信息就會更加清晰。更多關于read_csv函數的參數可以查看pandas官方文檔。

讀取xlsx文件

除了CSV文件，pandas還可以直接讀取xlsx文件。加入參數sheet_name可以選擇要讀取的sheet。

如果要選擇多個列的子集，需要以列表的形式傳入數據框。下面我們來做一個小練習，鞏固一下今天學習的內容，就是用pandas合并同一個文件夾內的所有csv文件(xlsx文件同理)，并保存。現在我的D盤下有文件夾NBA，下有三個csv文件，nba_2013.csv、nba_2014.csv、nba_2015.csv。

簡單說一下，這個合并的小程序主要用到了列表的迭代，pandas的CSV的讀取方法，保存方法，還和數據框的合并函數，同理合并xlsx。留一個大家思考的問題，如果有多個xlsx文件，而且文件里面有多個sheet，那么要怎么合并？明天開始我給大家演示一下，這個我也是前不久自己學會，提示一下：要用到xlrd這個包去獲取xlsx文件中的sheent個數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据字典简单例子_Python学习100天-Day14(数据分析篇-pandas02）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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