今天继续带大家学习python数据分析,下文中有非常详细的代码示例,清楚地解释了python数据读取与存储的相关知识,需要的朋友可以参考下
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]<strong style="color:transparent">来源gao@daima#com搞(%代@#码网</strong>}) 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 ：
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