当使用Python Pandas对csv或tsv文件进行读取时,我们可以使用两个方法:read_csv和read_table。对于初学者,这两种方法可能会让人感到困惑,因为它们的功能和使用方式有很多相似之处。那么,这两个方法之间有什么区别呢?接下来,我们将详细介绍它们之间的不同点。
区别1:默认分隔符不同
read_csv和read_table方法的默认分隔符不同:
- read_csv默认使用逗号作为分隔符
- read_table默认使用制表符(tab)作为分隔符
因此,如果需要读取的文件中使用了不同于默认设置的分隔符,我们需要手动指定分隔符的类型。
例如,我们有以下的文本数据:
name age gender
Alice 25 F
Bob 30 M
如果我们使用read_csv和read_table方法读取这个数据文件,我们可以这样做:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')
df2 = pd.read_table('data.txt')
print(df1)
print(df2)
输出:
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
我们可以看到,read_csv方法需要手动指定分隔符为制表符,否则会将整行数据当做一列来读取。
区别2:调用方式不同
另一个不同点是调用方式不同。在Pandas中,read_csv是DataFrame类的方法,而read_table是pandas模块顶级函数。
以下是使用read_csv方法的示例:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
以下是使用read_table方法的示例:
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.txt')
print(df)
输出:
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
我们可以看到,两个方法都能正确读取数据文件并生成DataFrame对象,但是调用方式不同。
综上所述,read_csv方法和read_table方法的不同之处在于默认分隔符的不同和调用方式的不同,但是它们的基本功能都是读取csv或tsv文件并生成DataFrame对象。
需要注意的是,在实际使用中,我们通常会根据数据文件的情况选择使用哪一个方法,例如如果分隔符是逗号,我们就可以使用read_csv方法;如果分隔符是制表符,我们就可以使用read_table方法。但是这并不是强制性的要求,我们可以根据自己的需求来选择使用哪个方法。