主页 > 知识库 > Python数据分析入门之数据读取与存储

Python数据分析入门之数据读取与存储

热门标签:客户服务 呼叫中心市场需求 硅谷的囚徒呼叫中心 百度AI接口 电话运营中心 语音系统 企业做大做强 Win7旗舰版

一、图示

二、csv文件

1.读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path:文件路径,usecols:指定读取的列名,encoding:编码

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
 
#指定读取的列名
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
 
#如果文件路径有中文,则需要知道参数engine='python'
data = pd.read_csv('d:/数据/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
#建议文件路径和文件名,不要出现中文

2.写入csv文件

DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode):file_path:保存文件路径,默认None,sep:分隔符,默认',' ,columns:是否保留某列数据,默认None,header:是否保留列名,默认True,index:是否保留行索引,默认True,na_rep:指定字符串来代替空值,默认是空字符,mode:默认'w',追加'a'

 **Series**:`Series.to_csv`\(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)

三、数据库交互

pandas

sqlalchemy

pymysql

#  导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
#初始化数据库连接
#用户名root 密码   端口 3306  数据库 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查询语句
sql = '''
    select * from class;
'''
#两个参数   sql语句  数据库连接
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')
# #写入到数据库
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")

进入数据库查看 :

到此这篇关于Python数据分析入门之数据读取与存储的文章就介绍到这了,更多相关python数据读取与存储内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

您可能感兴趣的文章:
  • Python数据分析之绘图和可视化详解
  • Python数据分析之pandas比较操作
  • Python数据分析入门之教你怎么搭建环境
  • python学习之panda数据分析核心支持库
  • python数据分析之公交IC卡刷卡分析
  • Python数据分析库pandas高级接口dt的使用详解
  • 用Python 爬取猫眼电影数据分析《无名之辈》
  • 高考要来啦!用Python爬取历年高考数据并分析

标签:安康 济南 山西 喀什 长沙 山西 崇左 海南

巨人网络通讯声明:本文标题《Python数据分析入门之数据读取与存储》,本文关键词  ;如发现本文内容存在版权问题,烦请提供相关信息告之我们,我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络,涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 收缩
    • 微信客服
    • 微信二维码
    • 电话咨询

    • 400-1100-266