3.1python 读取数据文件_python量化实用版教程(初级)

python 读取数据文件

数据来源

百度搜索：通达信导出 K 线数据，新浪财经数据接口，淘宝购买等多种方式。

使用 pandas 读取 csv 文件

前面已介绍过 pandas 的安装。

如果遇到一下错误：

ImportError: Missing optional dependency ‘xlrd’, Install xlrd >= 1.0.0 for Excel support se pip or conda to install xIrd.

请安装三方库 xIrd 安装命令与 pandas 安装方式类似，命令：pip install xlrd


读取 CSV 文件的主要函数是 read_csv()，它可以将 CSV 文件读取为一个 Pandas 的 DataFrame 对象。read_csv()函数的基本语法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('文件路径')

其中，文件路径是要读取的 CSV 文件的路径，可以是相对路径或绝对路径。

除了文件路径之外，read_csv()函数还提供了一些可选参数，用于指定 CSV 文件的各种属性，例如分隔符、列名、数据类型等。以下是一些常用的参数：

sep: 指定 CSV 文件的分隔符，默认为逗号（,）。

header: 指定 CSV 文件的列名所在行，默认为 0，即第一行。

index_col: 指定作为行索引的列，默认为 None。

dtype: 指定每列的数据类型。

skiprows: 跳过指定的行数。

nrows: 读取指定的行数。

下面是一个示例代码，演示如何使用 Pandas 读取 CSV 文件，下方示例中‘data.csv’文件与代码在同一目录下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打印DataFrame的前几行
print(df.head())

在上述代码中，我们使用 read_csv()函数读取名为 data.csv 的 CSV 文件，并将其存储为一个 DataFrame 对象 df。然后使用 head()函数打印 DataFrame 的前几行，默认为前 5 行。

通过 Pandas 读取 CSV 文件后，我们可以方便地对数据进行各种操作和分析，例如筛选、排序、计算统计指标等。