Pandas读取文件（read_csv与read_table 的区别）

pandas

加载文件方式：

注意，read_csv和read_table都是是加载带分隔符的数据，每一个分隔符作为一个数据的标志，但二者读出来的数据格式还是不一样的，read_table是以制表符 \t 作为数据的标志，也就是以行为单位进行存储。

read_csv 与 read_table 的区别

比如读取以上excel中的数据：

• read_table读取

import pandas as pd
import numpy as np
c=pd.read_table('career_data.csv',nrows=5)  # 只读了前5行
print c
print ('去掉列名和索引')
print c.values
print '\t'
print ('行列数')
c.values.shape

可以看出，读完后每个字符串之间有逗号相隔，这其实表明每一行作为一个维度进行了存储，所以最后它是一个5行1列的数组，每一行字符串为一列而不是每一个字符串。

• read_csv 读取

import pandas as pd
import numpy as np
c=pd.read_csv('career_data.csv',nrows=5)
print c
print ('去掉列名和索引')
print c.values
print '\t'
print ('行列数')
c.values.shape

而 read_csv读完后是一个5行4列的数组，每一个字符串作为一列，这是二者的区别。还有固定宽度读取的read_ffw 和table 的效果一样。