如何从CSV文件中读取pandas系列

Question

我有一个CSV文件格式如下:

somefeature,anotherfeature,f3,f4,f5,f6,f7,lastfeature
0,0,0,1,1,2,4,5

我尝试将其视为熊猫系列(使用Python 2.7的pandas每日快照).我尝试了以下方法:

import pandas as pd
types = pd.Series.from_csv('csvfile.txt', index_col=False, header=0)

和:

types = pd.read_csv('csvfile.txt', index_col=False, header=0, squeeze=True)

但两者都不起作用:第一个产生随机结果,第二个只是导入DataFrame而不会挤压.

看起来像pandas只能识别为系列格式如下的CSV格式:

f1, value
f2, value2
f3, value3

但是当功能键位于第一行而不是列时,pandas不想挤压它.

我还能尝试别的吗？这种行为是有意的吗？

Answer 1

这是我发现的方式:

df = pandas.read_csv('csvfile.txt', index_col=False, header=0);
serie = df.ix[0,:]

对我来说似乎有点愚蠢,因为Squeeze应该已经这样做了.这是一个错误还是我错过了什么？

/编辑:最佳方式:

df = pandas.read_csv('csvfile.txt', index_col=False, header=0);
serie = df.transpose()[0] # here we convert the DataFrame into a Serie

这是将面向行的CSV行转换为pandas系列的最稳定方式.

BTW,squeeze = True参数暂时没用,因为截至今天(2013年4月)它只适用于面向行的CSV文件,请参阅官方文档:

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/io.html#returning-series

Answer 2

这有效。挤压仍然有效，但它不会单独工作。在index_col需要设置为零，如下

series = pd.read_csv('csvfile.csv', header = None, index_col = 0, squeeze = True)