这篇文章给大家分享的是“Pandas怎样处理CSV文件的，步骤是什么”，对大家学习和理解有一定的参考价值和帮助，有这方面学习需要的朋友，接下来就跟随小编一起学习一下吧。

读取Pandas文件

df = pd.read_csv(file_path, encoding='GB2312')
print(df.info())

注意：Pandas的读取格式默认是UTF-8，在中文CSV中会报错：

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd1 in position 2: invalid continuation byte

修改编码为 GB2312 ，即可，或者忽略encode转义错误，如下：

df = pd.read_csv(file_path, encoding='GB2312')
df = pd.read_csv(file_path, encoding='unicode_escape')

df.info()显示df的基本信息，例如：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3840 entries, 0 to 3839
Data columns (total 16 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 实验时间批次 3840 non-null object
1 物镜倍数 3840 non-null object
2 板子编号 3840 non-null object
3 板子编号及物镜倍数 3840 non-null object
4 图名称 3840 non-null object
5 细胞类型 3840 non-null object
6 板子孔位置 3840 non-null object
7 孔拍摄位置 3840 non-null int64
8 细胞培养基 3840 non-null object
9 细胞培养时间（小时） 3840 non-null int64
10 扰动类别 3840 non-null object
11 扰动处理时间（小时） 3840 non-null int64
12 扰动处理浓度（ug/ml） 3840 non-null float64
13 标注激活(1/0) 3840 non-null int64
14 unique 3840 non-null object
15 tvt 3840 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(5), object(10)
memory usage: 480.1+ KB

统计列值出现的次数

df[列名].value_counts()，如df["扰动类别"].value_counts()：

df["扰动类别"].value_counts()

输出：

coated OKT3 720
OKT3 720
coated OKT3+anti-CD28 576
DMSO 336
anti-CD28 288
PBS 288
Nivo 288
Pemb 288
empty 192
coated OKT3 + anti-CD28 144
Name: 扰动类别, dtype: int64

直接绘制value_counts()的柱形图，参考Pandas - Chart Visualization：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.close("all")
plt.figure(figsize=(20, 8))
df["扰动类别"].value_counts().plot(kind="bar")
# plt.xticks(rotation='vertical', fontsize=10)
plt.show()

柱形图：

筛选特定列值

df.loc[筛选条件]，筛选特定列值之后，重新赋值，只处理筛选值，也可以写入csv文件。

df_plate1 = df.loc[df["板子编号"] == "plate1"]
df_plate1.info()
# df.loc[df["板子编号"] == "plate1"].to_csv("batch3_IOStrain_klasses_utf8_plate1.csv")  # 存储CSV文件

注意：筛选的内外两个df需要相同，否则报错

pandas loc IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match).

输出，数据量由3840下降为1280。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1280 entries, 0 to 1279
Data columns (total 16 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 实验时间批次 1280 non-null object
1 物镜倍数 1280 non-null object
2 板子编号 1280 non-null object
3 板子编号及物镜倍数 1280 non-null object
4 图名称 1280 non-null object
5 细胞类型 1280 non-null object
6 板子孔位置 1280 non-null object
7 孔拍摄位置 1280 non-null int64
8 细胞培养基 1280 non-null object
9 细胞培养时间（小时） 1280 non-null int64
10 扰动类别 1280 non-null object
11 扰动处理时间（小时） 1280 non-null int64
12 扰动处理浓度（ug/ml） 1280 non-null float64
13 标注激活(1/0) 1280 non-null int64
14 unique 1280 non-null object
15 tvt 1280 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(5), object(10)
memory usage: 170.0+ KB

遍历数据行

for idx, row in df_plate1_lb0.iterrows():，通过row[“列名”]，输出具体的值，如下：

for idx, row in df_plate1_lb0.iterrows():
    img_name = row["图名称"]
    img_ch_format = img_format.format(img_name, "{}")
    for i in range(1, 7):
        img_path = os.path.join(plate1_img_folder, img_ch_format.format(i))
        img = cv2.imread(img_path)
        print('[Info] img shape: {}'.format(img.shape))
    break

输出：

[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)
[Info] img shape: (1080, 1080, 3)

绘制直方图(柱状图)

统计去除背景颜色的灰度图字典

# 去除背景颜色
pix_bkg = np.argmax(np.bincount(img_gray.ravel()))
img_gray = np.where(img_gray <= pix_bkg + 2, 0, img_gray)
img_gray = img_gray.astype(np.uint8)

# 生成数值数组
hist = cv2.calcHist([img_gray], [0], None, [256], [0, 256]) 
hist = hist.ravel()

# 数值字典
hist_dict = collections.defaultdict(int)
for i, v in enumerate(hist):
    hist_dict[i] += int(v)

# 去除背景颜色，已经都统计到0，所以0值非常大，删除0值，观察分布
hist_dict[0] = 0

绘制柱状图：

plt.subplots：设置多个子图，figsize背景尺寸，facecolor背景颜色 ax.set_title：设置标题 ax.bar：x轴的值，y轴的值 ax.set_xticks：x轴的显示间隔 plt.savefig：存储图像 plt.show：展示

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 8), facecolor='white')
ax.set_title('channel {}'.format(ci))
n_bins = 100
ax.bar(range(n_bins+1), [hist_dict.get(xtick, 0) for xtick in range(n_bins+1)])
ax.set_xticks(range(0, n_bins, 5))

plt.savefig(res_path)
plt.show()

效果：

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