pandas怎么读取数据

Pandas怎么读写数据

Pandas是一个非常强大的Python库,主要用于数据处理和分析,在本文中,我们将介绍如何使用Pandas进行数据的读写操作,Pandas提供了多种数据结构,如Series和DataFrame,以及丰富的数据处理功能,如数据清洗、数据合并等,下面我们将通过实例来介绍如何使用Pandas进行数据的读写操作。

pandas怎么读取数据

导入Pandas库

我们需要导入Pandas库,在大多数情况下,我们可以直接使用以下命令导入Pandas库:

import pandas as pd

创建DataFrame

1、读取CSV文件

要从CSV文件中读取数据,可以使用pd.read_csv()函数,我们有一个名为data.csv的CSV文件,可以使用以下代码读取该文件:

df = pd.read_csv('data.csv')

2、创建DataFrame

除了从CSV文件中读取数据外,我们还可以直接使用字典或列表创建DataFrame。

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'],
        'age': [20, 18, 22],
        'city': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)

写入CSV文件

1、将DataFrame写入CSV文件

pandas怎么读取数据

要将DataFrame写入CSV文件,可以使用to_csv()函数,我们有一个名为output.csv的CSV文件,可以将上面创建的DataFrame写入该文件:

df.to_csv('output.csv', index=False)

2、将DataFrame追加到CSV文件

如果要将DataFrame追加到已有的CSV文件中,可以使用to_csv()函数并设置mode='a'参数。

df.to_csv('output.csv', mode='a', header=False)

其他数据读写操作

1、读取Excel文件

要从Excel文件中读取数据,可以使用pd.read_excel()函数。

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2、写入Excel文件

pandas怎么读取数据

要将DataFrame写入Excel文件,可以使用to_excel()函数。

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

3、读取SQL数据库中的数据

要从SQL数据库中读取数据,可以使用pymysqlpsycopg2等库连接数据库,然后使用Pandas的read_sql()函数执行SQL查询。

import pymysql
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost/dbname')
sql = "SELECT * FROM tablename"
df = pd.read_sql(sql, engine)

4、将数据写入SQL数据库中的表单

原创文章,作者:K-seo,如若转载,请注明出处:https://www.kdun.cn/ask/145776.html

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