使用NumPy和pandas怎么对CSV文件进行操作，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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数组存储成CSV之类的区隔型文件：
将一个数组元素的值设为NaN:
In [26]: import numpy as np
In [27]: np.random.seed(42)
In [28]: a = np.random.randn(3,4)
In [29]: a[2][2] = np.nan
In [30]: print(a)
[[ 0.49671415 -0.1382643 0.64768854 1.52302986]
[-0.23415337 -0.23413696 1.57921282 0.76743473]
[-0.46947439 0.54256004 nan -0.46572975]]
NumPy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数，它能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组：
In [31]: np.savetxt('np.csv',a,fmt='%.2f',delimiter=',',header="#1,#2,#3,#4")上面的函数调用中，我们规定了用以保存数组的文件的名称、数组、可选格式、间隔符和一个可选的标题
通过cat np.csv，可以查看刚才所建的np.csv文件的具体内容
利用随机数组来创建pandas DataFrame：
In [38]: df = pd.DataFrame(a)
In [39]: df
Out[39]:
0 1 2 3
0 0.496714 -0.138264 0.647689 1.523030
1 -0.234153 -0.234137 1.579213 0.767435
2 -0.469474 0.542560 NaN -0.465730
pandas会自动替我们给数据取好列名
利用pandas的to_csv()方法可以为CSV文件生成一个DataFrame：
In [40]: df.to_csv('pd.csv',float_format='%.2f',na_rep="NAN!")对于这个方法，我们需要提供文件名、类似于NumPy的savetxt()函数的格式化参数的可选格式串和一个表示NaN的可选字符串
关于使用NumPy和pandas怎么对CSV文件进行操作问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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