我有一个csv文件,pandas.read_csv
当我使用过滤列usecols
并使用多个索引时,该文件输入不正确。
import pandas as pd
csv = r"""dummy,date,loc,x
bar,20090101,a,1
bar,20090102,a,3
bar,20090103,a,5
bar,20090101,b,1
bar,20090102,b,3
bar,20090103,b,5"""
f = open('foo.csv', 'w')
f.write(csv)
f.close()
df1 = pd.read_csv('foo.csv',
header=0,
names=["dummy", "date", "loc", "x"],
index_col=["date", "loc"],
usecols=["dummy", "date", "loc", "x"],
parse_dates=["date"])
print df1
# Ignore the dummy columns
df2 = pd.read_csv('foo.csv',
index_col=["date", "loc"],
usecols=["date", "loc", "x"], # <----------- Changed
parse_dates=["date"],
header=0,
names=["dummy", "date", "loc", "x"])
print df2
我希望df1和df2除了丢失的虚拟列外应该相同,但这些列的标签错误。日期也被解析为日期。
In [118]: %run test.py
dummy x
date loc
2009-01-01 a bar 1
2009-01-02 a bar 3
2009-01-03 a bar 5
2009-01-01 b bar 1
2009-01-02 b bar 3
2009-01-03 b bar 5
date
date loc
a 1 20090101
3 20090102
5 20090103
b 1 20090101
3 20090102
5 20090103
使用列号而不是名称给我同样的问题。我可以通过在read_csv步骤之后删除虚拟列来解决此问题,但是我试图了解出了什么问题。我正在使用熊猫0.10.1。
编辑:修复错误的标头用法。
@chip的答案完全错过了两个关键字参数的含义。
此解决方案纠正了这些怪异现象:
import pandas as pd
from StringIO import StringIO
csv = r"""dummy,date,loc,x
bar,20090101,a,1
bar,20090102,a,3
bar,20090103,a,5
bar,20090101,b,1
bar,20090102,b,3
bar,20090103,b,5"""
df = pd.read_csv(StringIO(csv),
header=0,
index_col=["date", "loc"],
usecols=["date", "loc", "x"],
parse_dates=["date"])
这给了我们:
x
date loc
2009-01-01 a 1
2009-01-02 a 3
2009-01-03 a 5
2009-01-01 b 1
2009-01-02 b 3
2009-01-03 b 5
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