Python數據分析入門之數據讀取與存儲
一、圖示
二、csv文件
1.讀取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path:文件路徑,usecols:指定讀取的列名,encoding:編碼
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8') data.head() name num 0 酥油茶 219.0 1 青稞酒 95.0 2 酸奶 62.0 3 糌粑 16.0 4 琵琶肉 2.0 #指定讀取的列名 data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',usecols=['name']) data.head() name 0 酥油茶 1 青稞酒 2 酸奶 3 糌粑 4 琵琶肉 #如果文件路徑有中文,則需要知道參數engine='python' data = pd.read_csv('d:/數據/food_rank.csv',engine='python',encoding='utf8') data.head() name num 0 酥油茶 219.0 1 青稞酒 95.0 2 酸奶 62.0 3 糌粑 16.0 4 琵琶肉 2.0 #建議文件路徑和文件名,不要出現中文
2.寫入csv文件
DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode):file_path:保存文件路徑,默認None,sep:分隔符,默認’,’ ,columns:是否保留某列數據,默認None,header:是否保留列名,默認True,index:是否保留行索引,默認True,na_rep:指定字符串來代替空值,默認是空字符,mode:默認’w’,追加’a’
**Series**:`Series.to_csv`\(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)
三、數據庫交互
pandas
sqlalchemy
pymysql
# 導入必要模塊 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine #初始化數據庫連接 #用戶名root 密碼 端口 3306 數據庫 db2 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2') #查詢語句 sql = ''' select * from class; ''' #兩個參數 sql語句 數據庫連接 df = pd.read_sql(sql,engine) df
#新建 df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[34,56,78,90]}) df = pd.read_csv('ex1.csv') # #寫入到數據庫 df.to_sql('df2',engine,index=False) print("ok")
進入數據庫查看 :
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