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...
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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...
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() ...
Pandas 一、Pandas介绍 1.Pandas介绍 2.为什么使用Pandas 3.小结 二、Pandas数据结构 1.Series 2.DataFrame 3.MultiIndex与Panel 4.小结 三、基本数据操作 1.索引操作 2.赋值操作 3.排序 4.总结 四、DataFrame运算 1.算术运算 2.逻辑运算 3.统计运算 4.自定义运算 5.小结 五、Pandas画图 1...Pandas...
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df = pd.concat([df, pd.read_html(url)[0].iloc[::,:-1]]) # 合并DataFrame 不要明细那一列 df.to_csv('新浪财经基金重仓股数据.csv', encoding='utf-8', index=False) 6行代码搞定,爬取速度也很快。 查看保存下来的数据: 之后在爬取一些小型数据时,只要遇到这种Table表格型数据,就可以先试试 ...
将表格型数据读取为DataFrame对象是pandas的重要特性。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。
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...