怎么用Python Pandas处理CSV文件

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 inline

plt.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 = 100
ax.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！这里是亿速云网站，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！