pandas.read_stata(filepath_or_buffer, convert_dates=True, convert_categoricals=True, index_col=None, convert_missing=False, preserve_dtypes=True, columns=None, order_categoricals=True, chunksize=None, iterator=False, compression='infer', storage_options=None) 将Stata 文件读入 DataFrame。 参数: f...
0 - This is a modal window. No compatible source was found for this media. pandaspddatetimedatetimedfpdDataFramedfto_statacompressiondf=pd.read_stata("compressed_file.dta.gz",compression="gzip")print("DataFrame read from compressed Stata file:")print(df) ...
read_stata(stata_url) df.head() image.png 绘制消费者物价指数(CPI): df.loc[:,'cpi'].plot() image.png Google BigQuery 数据可以使用 pandas 的 read_gbq 方法加载。 该方法需要 pandas-gbq 包和一个 BigQuery 项目(您可以从 这里 创建一个新项目)。 装包 !pip install pandas_gbq 代码 import ...
read_stata:读取stata格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_sql:读取sql查询的数据(需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join concat:合并多个dataframe,类似sql中的union pivot:按照指定的行列重塑表格 pivot_...
pandas 也可以使用read_stata()函数读取.dta格式的 Stata 数据集。 df = pd.read_stata("data.dta") 除了文本/csv 和 Stata 文件外,pandas 还支持各种其他数据格式,如 Excel、SAS、HDF5、Parquet 和 SQL 数据库。这些都是通过pd.read_*函数读取的。有关更多详细信息,请参阅 IO 文档。
Code Sample, a copy-pastable example if possible import pandas data = pandas.read_stata(file_with_latin1_encoding, chunksize=1048576) for chunk in data: pass # do something with chunk (never reached) This raises UnicodeDecodeError: 'utf8...
import pandas as pd a="D:\\statashu\\2\\1xx.dta" df = pd.read_stata(a) for index,row in df.iterrows(): print(row["id"])
html：导出网页HTML表格read_clipboard：读取剪切板数据to_clipboard：导出数据到剪切板to_latex：导出数据为latex格式read_sas：读取sas格式数据（一种统计分析软件数据格式）read_spss：读取spss格式数据（一种统计分析软件数据格式）read_stata：读取stata格式数据（一种统计分析软件数据格式）read_sql：读取sql查询的数据...
read_stata:读取stata格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_sql:读取sql查询的数据(需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join concat:合并多个dataframe,类似sql中的union ...
read_stata:读取stata格式数据(一种统计分析软件数据格式) read_sql:读取sql查询的数据(需要连接数据库),输出dataframe格式 to_sql:向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge:根据指定键关联连接多个dataframe,类似sql中的join concat:合并多个dataframe,类似sql中的union ...