pandas另外一个非常强大的功能就是可以从各种格式的文件当中读取数据创建DataFrame,比如像是常用的excel、csv,甚至是数据库也可以。 对于excel、csv、json等这种结构化的数据,pandas提供了专门的api,我们找到对应的api进行使用即可: 如果是一些比较特殊格式的,也没有关系,我们使用read_table,它可以从各种文本文件中读取...
默认False,即只有一列也返回DataFrame。 2.read_fwf 通过read_fwf方法读取表格或固定宽度的文本行到数据框。 read_fwf(filepath_or_buffer, colspecs='infer', widths=None, **kwds) 参数: 跟read_csv中的大多相同。下面仅介绍read_fwf特有的参数。 widths:由整数组成的列表,选填,如果间隔是连续的,使用字段...
下表总结了部分实现该功能的函数,read_csv和read_table可能是后期使用最多的函数。 这些函数的可选参数主要有以下几种类型。 索引:可以将一或多个列作为返回的DataFrame,从文件或用户处获得列名,或者没有列名。 类型推断和数据转换:包括用户自定义的值转换和自定义的缺失值符号列表。 日期时间解析:包括组合功能,也...
1,执行SQL查询,把数据写入到DataFrame对象中 read_sql()函数用于执行SQL查询或Table,read_sql_query()用于执行SQL查询,read_sql_table()用于查询Table,把数据写入到DateFrame对象中: pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None...
pandas另外一个非常强大的功能就是可以从各种格式的文件当中读取数据创建DataFrame,比如像是常用的excel、csv,甚至是数据库也可以。 对于excel、csv、json等这种结构化的数据,pandas提供了专门的api,我们找到对应的api进行使用即可: 如果是一些比较特殊格式的,也没有关系,我们使用read_table,它可以从各种文本文件中读取...
pandas中的read_csv、read_fwf、read_table方法读取数据 pandas读取文本文件数据的常用方法: 方法 描述 返回数据read_csv 读取csv文件 DataFrame或TextParserread_fwf 读取表格或固定宽度格式的文本行到数据框 DataFrame或TextParserread_table读取通用分隔符分割的数据文件到数据框 ... ...
访问数据通常是数据分析过程的第一步,而将表格型数据读取为DataFrame对象是pandas的重要特性。 常见pandas解析数据函数 pd.read_csv() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,英文逗号是默认分隔符 pd.read_table() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,制表符('\t')是默认分隔符 pd.read_excel(...
将表格型数据读取为DataFrame是pandas的重要特性,下表总结了实现该功能的部分函数。 pandas的解析函数 函数 描述 read_csv 读取csv文件,逗号为默认的分隔符 read_table 读取table文件,也就是txt文件,制表符('\t')为默认分隔符 read_clipboard read_table的剪贴板版本,在将表格从Web页面转换成数据时有用 read_exc...
pandas另外一个非常强大的功能就是可以从各种格式的文件当中读取数据创建DataFrame,比如像是常用的excel、csv,甚至是数据库也可以。 对于excel、csv、json等这种结构化的数据,pandas提供了专门的api,我们找到对应的api进行使用即可: 如果是一些比较特殊格式的,也没有关系,我们使用read_table,它可以从各种文本文件中读取...
df_1 = pd.read_sql(sql_cmd_2, conn) df_1.head output number date_columns 0 1 2021-11-11 1 2 2021-10-01 2 3 2021-11-10 我们来看一个各个列的数据类型 df_1.info output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 ...