1.概述,主要从txt,json,pkl,csv,excel中读取数据,读取的数据最终转化为pandas.core.frame.DataFrame类型的df 先来看总的api frompandas.io.clipboardsimportread_clipboard #读剪切板frompandas.io.excelimportExcelFile, ExcelWriter, read_excel #读excelfrompandas.io.feather_formatimportread_featherfrompandas.io....
Excel数据:Python可以借助Pandas和openpyxl等库,方便地读取和编辑Excel文件。 数据库数据:Python支持多种数据库,如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。可以通过相应的Python库来实现与数据库的连接,读取和操作数据库中的数据。 网络数据:Python可以利用requests库,爬取网页数据,也可以使用API获取网络数据。 其他格式数据:除此之...
df = pd.read_pickle('data.pkl') Google Sheets:可以直接从 Google Sheets 中读取数据(需要安装 gspread 或pandas_gbq 库)。 文本文件:如纯文本、制表符分隔(TSV)等,通过 read_csv 的参数调整可以读取。 Pandas 支持写入的文件类型 CSV 文件: python df.to_csv('data.csv', index=False) Excel 文件:...
read_pickle():用于从pickle文件中读取数据。 python df = pd.read_pickle('filename.pkl') read_excel()、read_csv() 等方法都有许多参数,可以让你更精细地控制数据的读取,例如指定分隔符、跳过行、选择列等。 这只是Pandas中读取数据方法的一小部分。Pandas提供了非常灵活和强大的数据读取功能,允许用户从各种...
2.2、对各类后缀进行了自适应，无需在手动指定excel、csv、pickle等 3、大内存表的流式加载和计算 为...
下面,我们先把准备的数据保存为一个测试用的test.pkl文件。 # pickle filedf = pd.read_csv(fp) df.to_pickle("d:/share/test.pkl") 文件大小: ls.\test.pkl 目录: D:\share Mode LastWriteTime Length Name---a---2024/03/1510:49:09116904470test.pkl test.pkl文件大约:116904470/1024/1024≈111.5...
二进制PKLread_pickleto_pickle SQLSQLread_sqlto_sql 下面详细介绍常用的csv、txt、excel、json、pkl格式文件的读写操作。 对csv和txt格式的读写,read_csv()方法兼容,因为这两种格式的数据本质上的形式都是数据加分隔符,旧版本的read_table()方法已经整合到read_csv()方法中,即指定分隔符为'\t',代码如下: ...
to_json() read_html() to_html() read_table() read_csv() to_csv() read_excel() to_excel() read_xml() to_xml() read_pickle() to_pickle() read_sql()与 to_sql() 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的,因此可以在 read_sql()方法中填入对应的 ...
read_csv() to_csv() read_excel() to_excel() read_xml() to_xml() read_pickle() to_pickle() read_sql()与to_sql() 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的,因此可以在read_sql()方法中填入对应的sql语句然后来读取我们想要的数据,
read_csv to_csv read_excel to_excel read_xml to_xml read_pickle to_pickle read_sql 与 to_sql 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的,因此可以在 read_sql 方法中填入对应的 sql 语句然后来读取我们想要的数据, pd.read_sql(sql, con, index_col=None, ...