索引 2018/12/26 

目錄：
第1部分：csv文字檔案讀寫

    pandas 讀csv檔案read_csv（1.文字讀寫概要）https://mp.csdn.net/postedit/85289371
    pandas 讀csv檔案read_csv（2.read_csv引數介紹）https://mp.csdn.net/postedit/85289928
    pandas 讀csv檔案read_csv（3.dtypes指定列資料型別）https://mp.csdn.net/postedit/85290575
    pandas 讀csv檔案read_csv（4.to_csv文字資料寫）https://mp.csdn.net/postedit/85290962
    pandas 讀csv檔案read_csv（5.文字資料讀寫例項）https://mp.csdn.net/postedit/85291123
    pandas 讀csv檔案read_csv（6.命名和使用列）https://mp.csdn.net/postedit/85291430
    pandas 讀csv檔案read_csv（7.索引）https://mp.csdn.net/postedit/85291658
    pandas 讀csv檔案read_csv（8.方言和分隔符）https://mp.csdn.net/postedit/85291994
    pandas 讀csv檔案read_csv（9.浮點轉換和NA值）https://mp.csdn.net/postedit/85292391
    pandas 讀csv檔案read_csv（10.註釋和空行）https://mp.csdn.net/postedit/85292609
    pandas 讀csv檔案read_csv（11.日期時間處理） https://mp.csdn.net/postedit/85292925
    pandas 讀csv檔案read_csv（12.迭代和塊）https://mp.csdn.net/postedit/85293639
    pandas 讀csv檔案read_csv（13.read_fwf讀固定寬度資料）https://mp.csdn.net/postedit/85294010
    
第2部分：
    pandas hdf檔案讀寫簡要https://mp.csdn.net/postedit/85294299
    pandas excel讀寫簡要https://mp.csdn.net/postedit/85294545
    
第3部分：
    python中csv模組用法tcy https://mp.csdn.net/postedit/85228189
    pandas讀csv檔案read_csv錯誤解決辦法7種https://mp.csdn.net/postedit/85228808
    pandas to_string用法https://mp.csdn.net/postedit/85294935
 

# 例項1：帶有“隱式”索引列的檔案
data='A,B,C\n' \
     '20190101,a,1,2\n' \
     '20190102,b,3,4\n' \
     '20190103,c,4,5'      # 標題條目少於資料列數的檔案
pd.read_csv(StringIO(data))# 假設第一列用作以下索引

         A B C
20190101 a 1 2
20190102 b 3 4
20190103 c 4 5             # 日期未自動解析

df = pd.read_csv(StringIO(data), parse_dates=True)
df.index                   # DatetimeIndex(..., dtype='datetime64[ns]', freq=None)  
 

例項2：讀取多行索引 

data='year,order,x,y\n' \
     '2017,"A",1.2,.6\n' \
     '2017,"B",1.5,.5\n' \
     '2018,"A",.2,.06\n' \
     '2018,"B",.7,.2\n' \
     '2018,"C",.8,.3\n' \
     '2019,"C",.2,.15\n' \
     '2019,"D",.14,.05\n' \
     '2019,"E",.5,.15' # 有兩列索引的資料

df = pd.read_csv(StringIO(data), index_col=[0,1])
df = pd.read_csv(StringIO(data), index_col=['year','order']) #等價
 

                 x     y
year order
2017     A      1.20  0.60
         B      1.50  0.50
2018     A      0.20  0.06
         B      0.70  0.20
         C      0.80  0.30
2019     C      0.20  0.15
         D      0.14  0.05
         E      0.50  0.15

df.loc[2018]

         x     y
order
A      0.2  0.06
B      0.7  0.20
C      0.8  0.30 

例項3：讀取多列索引 

data=',a,a,a,b,c,c\n' \
     ',ss1,ss2,ss3,ss4,ss5,ss6\n' \
     'one,1,2,3,4,5,6\n' \
     'two,7,8,9,10,11,12'
pd.read_csv(StringIO(data), header=[0, 1], index_col=0)

                 a   b       c
       ss1 ss2 ss3 ss4 ss5 ss6
one     1    2   3   4   5   6
two     7    8   9  10  11  12