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 ：
到此這篇關于Python數據分析入門之數據讀取與存儲的文章就介紹到這了,更多相關python數據讀取與存儲內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
您可能感興趣的文章:- Python數據分析之繪圖和可視化詳解
- Python數據分析之pandas比較操作
- Python數據分析入門之教你怎么搭建環境
- python學習之panda數據分析核心支持庫
- python數據分析之公交IC卡刷卡分析
- Python數據分析庫pandas高級接口dt的使用詳解
- 用Python 爬取貓眼電影數據分析《無名之輩》
- 高考要來啦!用Python爬取歷年高考數據并分析
