本篇内容主要讲解“怎么用Python Pandas处理CSV文件”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Python Pandas处理CSV文件”吧!
读取Pandas文件
df = pd.read_csv(file_path, encoding='GB2312')print(df.info())注意：Pandas的读取格式默认是UTF-8，在中文CSV中会报错：
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd1 in position 2: invalid continuation byte
修改编码为 GB2312 ，即可，或者忽略encode转义错误，如下：
df = pd.read_csv(file_path, encoding='GB2312')df = pd.read_csv(file_path, encoding='unicode_escape')df.info()显示df的基本信息，例如：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3840 entries, 0 to 3839
Data columns (total 16 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 实验时间批次 3840 non-null object
1 物镜倍数 3840 non-null object
2 板子编号 3840 non-null object
3 板子编号及物镜倍数 3840 non-null object
4 图名称 3840 non-null object
5 细胞类型 3840 non-null object
6 板子孔位置 3840 non-null object
7 孔拍摄位置 3840 non-null int64
8 细胞培养基 3840 non-null object
9 细胞培养时间（小时） 3840 non-null int64
10 扰动类别 3840 non-null object
11 扰动处理时间（小时） 3840 non-null int64
12 扰动处理浓度（ug/ml） 3840 non-null float64
13 标注激活(1/0) 3840 non-null int64
14 unique 3840 non-null object
15 tvt 3840 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(5), object(10)
memory usage: 480.1+ KB
统计列值出现的次数
df[列名].value_counts()，如df["扰动类别"].value_counts()：
df["扰动类别"].value_counts()输出：
coated OKT3 720
OKT3 720
coated OKT3+anti-CD28 576
DMSO 336
anti-CD28 288
PBS 288
Nivo 288
Pemb 288
empty 192
coated OKT3 + anti-CD28 144
Name: 扰动类别, dtype: int64
直接绘制value_counts()的柱形图，参考Pandas - Chart Visualization：
import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.close("all")plt.figure(figsize=(20, 8))df["扰动类别"].value_counts().plot(kind="bar")# plt.xticks(rotation='vertical', fontsize=10)plt.show()柱形图：
筛选特定列值
df.loc[筛选条件]，筛选特定列值之后，重新赋值，只处理筛选值，也可以写入csv文件。
df_plate1 = df.loc[df["板子编号"] == "plate1"]df_plate1.info()# df.loc[df["板子编号"] == "plate1"].to_csv("batch4_IOStrain_klasses_utf8_plate1.csv") # 存储CSV文件注意：筛选的内外两个df需要相同，否则报错
pandas loc IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).
输出，数据量由3840下降为1280。
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1280 entries, 0 to 1279
Data columns (total 16 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 实验时间批次 1280 non-null object
1 物镜倍数 1280 non-null object
2 板子编号 1280 non-null object
3 板子编号及物镜倍数 1280 non-null object
4 图名称 1280 non-null object
5 细胞类型 1280 non-null object
6 板子孔位置 1280 non-null object
7 孔拍摄位置 1280 non-null int64
8 细胞培养基 1280 non-null object
9 细胞培养时间（小时） 1280 non-null int64
10 扰动类别 1280 non-null object
11 扰动处理时间（小时） 1280 non-null int64
12 扰动处理浓度（ug/ml） 1280 non-null float64
13 标注激活(1/0) 1280 non-null int64
14 unique 1280 non-null object
15 tvt 1280 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(5), object(10)
memory usage: 170.0+ KB
遍历数据行
for idx, row in df_plate1_lb0.iterrows():，通过row[“列名”]，输出具体的值，如下：
for idx, row in df_plate1_lb0.iterrows(): img_name = row["图名称"] img_ch_format = img_format.format(img_name, "{}") for i in range(1, 7): img_path = os.path.join(plate1_img_folder, img_ch_format.format(i)) img = cv2.imread(img_path) print('[Info] img shape: {}'.format(img.shape)) break输出：
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
绘制直方图(柱状图)
统计去除背景颜色的灰度图字典
# 去除背景颜色pix_bkg = np.argmax(np.bincount(img_gray.ravel()))img_gray = np.where(img_gray <= pix_bkg + 2, 0, img_gray)img_gray = img_gray.astype(np.uint8)# 生成数值数组hist = cv2.calcHist([img_gray], [0], None, [256], [0, 256]) hist = hist.ravel()# 数值字典hist_dict = collections.defaultdict(int)for i, v in enumerate(hist): hist_dict[i] += int(v)# 去除背景颜色，已经都统计到0，所以0值非常大，删除0值，观察分布hist_dict[0] = 0绘制柱状图：
plt.subplots：设置多个子图，figsize背景尺寸，facecolor背景颜色
ax.set_title：设置标题
ax.bar：x轴的值，y轴的值
ax.set_xticks：x轴的显示间隔
plt.savefig：存储图像
plt.show：展示
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 8), facecolor='white')ax.set_title('channel {}'.format(ci))n_bins = 100ax.bar(range(n_bins+1), [hist_dict.get(xtick, 0) for xtick in range(n_bins+1)])ax.set_xticks(range(0, n_bins, 5))plt.savefig(res_path)plt.show()效果：
到此，相信大家对“怎么用Python Pandas处理CSV文件”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
