Question

我有一个数据框，我正在尝试阅读并操纵它。

但是我注意到上述方法之间的区别如下：

myDF = pandas.read_csv(filename)

将为我提供以0到len（myDF）

之间的整数索引的数据帧

    A    B    C    D
0   rr   gg   hh   kk
1   rr   gg   hh   kk
2   rr   gg   hh   kk
3   rr   gg   hh   kk

使用以下方法时：

myDF = pandas.DataFrame.from_csv(filename)

将导致：

     B    C    D
A
rr   gg   hh   kk
rr   gg   hh   kk
rr   gg   hh   kk
rr   gg   hh   kk

很明显，最后一个方法将第一列作为索引。但我的问题是为什么这两种方法不应该是一样的吗？我在这里想念什么？

Answer 1

差异在the documentation for DataFrame.from_csv() -

中给出

阅读CSV文件（ DISCOURAGED ，请改为使用pandas.read_csv()）。

最好使用功能更强大的pandas.read_csv()用于大多数目的，但是from_csv可以轻松地往返文件（与to_csv完全对应），特别是对于DataFrame时间序列数据。

此方法与某些默认值中的首选pandas.read_csv()不同：


index_col为0而不是None（默认情况下将第一列作为索引）

parse_dates为True而不是False（默认情况下尝试将索引解析为datetime）

（强调我的）

正如您在pandas.read_csv()中看到的那样，index_col默认为None，因此您将0作为索引获得len(DataFrame)，而在pandas.DataFrame.from_csv()中index_col默认为0，因此默认为第一列。

正如文档中所述，我建议使用功能更强大的pandas.read_csv()而不是pandas.DataFrame.from_csv()。

有什么区别[pandas.read_csv（filename）]和[pandas.DataFrame.from_csv（filename）]

1 个答案: