df.to_pickle('data.pickle.compress', compression='gzip') df = pd.read_pickle('data.pickle.compress', compression='gzip') 数据列的选取 可以使用usecols从加载文件中选择要读取的数据列。 df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['COUNTRY', 'AREA']) df.head(5) COUNTRY AREA 0 China 9596.96 ...
read_pickle #读取python pickle格式中存储的任意对象 read_sas #读取存储于SAS系统自定义格式的SAS数据集 read_sql #读取数据库中的数据 read_stata #读取Stata文件格式的数据集 read_feather #读取Feather二进制文件 #read_csv、read_table函数的参数,同时也适用于其他读取文件的函数。 path #表示需要读取的文件路...
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...
read_hdf read_html read_json read_msgpack read_pickle read_sas read_sql read_stata read_feather 读取Excel文件 注:要读取Excel文件,还需要安装另外一个库:xlrd 通过pip可以这样完成安装: 1 sudo pip3 install xlrd 安装完之后可以通过pip查看这个库的信息: $ pip3 show xlrd Name: xlrd ...
importpandasaspd# 读取.xlsx文件df1=pd.read_excel('data/安全可靠.xlsx')# 读取.pickle文件df2=pd.read_pickle('data/安全可靠.pkl')# 读取.csv文件df3=pd.read_csv('data/Safe_and_reliable.csv',encoding='gbk')# 读取.csv文件报错的部分原因df4=pd.read_csv('data/Economic_and_efficient.csv')# ...
pd.read_pickle(path) 从Pickle 文件读取数据。 pd.read_sas(filepath) 从SAS 文件读取数据。 pd.read_spss(filepath) 从SPSS 文件读取数据。 pd.read_sql_table(table_name, con) 从SQL 数据库的表中读取数据。 pd.read_sql_query(sql, con) 执行SQL 查询并读取结果。 pd.read_gbq(query) 从Google ...
read_pickle(path[, compression]) 从文件中加载pickled Pandas对象(或任何对象)。 表格 read_table(filepath_or_buffer[, sep, …]) 将通用分隔文件读入DataFrame read_csv(filepath_or_buffer[, sep, …]) 将CSV (逗号分隔)文件读入DataFrame read_fwf(filepath_or_buffer[, colspecs, widths]) 将固定宽...
在最基本的用例中,read_excel接受 Excel 文件的路径,以及指示要解析哪个工作表的sheet_name。 在使用engine_kwargs参数时,pandas 将这些参数传递给引擎。因此,重要的是要知道 pandas 内部使用的函数。 对于引擎 openpyxl,pandas 使用openpyxl.load_workbook()来读取(.xlsx)和(.xlsm)文件。
\Users\test\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\pickle.py in try_read(path, encoding) 51 with open(path, 'rb') as fh: ---> 52 return pc.load(fh, encoding=encoding, compat=False) 53 C:\Users\test\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\compat\pickle_compat.py in load(fh, encoding, ...
read_pickle(path[, compression]):从文件加载pickled pandas对象(或任何对象) 平面文件 read_table(filepath_or_buffer[, sep, …]):将常规分隔文件读入DataFrame read_csv(filepath_or_buffer[, sep, …]):将CSV(逗号分隔)文件读入DataFrame read_fwf(filepath_or_buffer[, colspecs, widths]):将固定宽度...