Pandas CSV 文件
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。
1、读取csv文件
若需要该csv文件，自行下载： nba.csv文件
import pandas as pd
df=pd.read_csv('D:\\浏览器下载内容\\nba.csv')#csv文件路径
print(df)Name Team ... College Salary
0 Avery Bradley Boston Celtics ... Texas 7730337.0
1 Jae Crowder Boston Celtics ... Marquette 6796117.0
2 John Holland Boston Celtics ... Boston University NaN
3 R.J. Hunter Boston Celtics ... Georgia State 1148640.0
4 Jonas Jerebko Boston Celtics ... NaN 5000000.0
.. ... ... ... ... ...
453 Shelvin Mack Utah Jazz ... Butler 2433333.0
454 Raul Neto Utah Jazz ... NaN 900000.0
455 Tibor Pleiss Utah Jazz ... NaN 2900000.0
456 Jeff Withey Utah Jazz ... Kansas 947276.0
457 NaN NaN ... NaN NaN
#自动统计行列数
[458 rows x 9 columns]如果想要显示全数据，就要写成： 会返回 DataFrame 类型的数据
print(df.to_string())2、写入csv文件
使用 to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件：
import pandas as pd
# 三个字段 name, site, age
nme = ["Google", "Runoob", "Taobao", "Wiki"]
st = ["www.google.com", "www.runoob.com", "www.taobao.com", "www.wikipedia.org"]
ag = [90, 40, 80, 98]
# 字典
dict = {'name': nme, 'site': st, 'age': ag}
df = pd.DataFrame(dict)#创建DataFrame类型
# 保存 dataframe
df.to_csv('site.csv')3、数据处理
（1）head()
head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.head())#默认读取前5行
print(df.head(10))#读取前10行（2）tail()
tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.tail())#默认读取末尾倒数5行
print(df.tail(10))#读取末尾10行（3）info()
info() 方法返回表格的一些基本信息：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('nba.csv')
print(df.info())<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 458 entries, 0 to 457 # 行数，458 行，第一行编号为 0
Data columns (total 9 columns): # 列数，9列
# Column Non-Null Count Dtype # 各列的数据类型
--- ------ -------------- -----
0 Name 457 non-null object
1 Team 457 non-null object
2 Number 457 non-null float64
3 Position 457 non-null object
4 Age 457 non-null float64
5 Height 457 non-null object
6 Weight 457 non-null float64
7 College 373 non-null object # non-null，意思为非空的数据
8 Salary 446 non-null float64
dtypes: float64(4), object(5) # 类型