pandasnumpy读取文件

文件为csv格式，内容如图
可以看到文件中有表头，数据中有数值，有字符串，有空值（图中红色、绿色部分）

如果用pandas读取，字符串和空值需要再处理，但列名还健在，如下图

如果用numpy 读取，字符串和空值就会被识别为nan值，如下图：

在简单的数据文件中，已知所有的数据类型都是数值型，因为懒又不想处理字符串，可以用两相结合的办法：

这样的话就不用处理字符型的数据了

但是这个只是很偏门的方法，适合在小数据上面偷偷懒。

代码如下

import pandas as pd
import numpy as np
data_pd = pd.read_csv('tt.csv',delimiter=';',nrows=0) #只读取表头
data_np = np.genfromtxt('tt.csv',delimiter=';',skip_header=1) #跳过表头读取数据
data=pd.DataFrame(data_np)
data.columns=data_pd.columns
data.head()