import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('数据库连接字符串') # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}) # 将DataFrame数据追加到表中 df.to_sql('表名', con=engine, if_...
对于DataFrame的to_sql函数,需要注意的参数在代码中已经写出来,其中比较重要的是chunksize、if_exists和index。 chunksize可以设置一次入库的大小;if_exists设置如果数据库中存在同名表怎么办,‘replace’表示将表原来数据删除放入当前数据;‘append’表示追加;‘fail’则表示将抛出异常,结束操作,默认是‘fail’;index=接受...
to_frame(index=True, name=NoDefault.no_default)创建一个以 MultiIndex 的级别作为列的 DataFrame。列排序由 DataFrame 构造函数确定,其中数据为 dict。参数: index:布尔值,默认为真 将返回的 DataFrame 的索引设置为原始 MultiIndex。 name:str的列表/序列,可选 传递的名称应该替换索引级别的名称。 返回: ...
如上所示,函数的输出将返回一个 Dataframe。 使用pandas.Series.to_frame()将单个 PandasSeries转换为DataFrame 本函数将给定的 PandasSeries转换为 Dataframe。列的名称可以用name参数设置。 importpandasaspdimportnumpyasnpnp.random.seed(0)df_series=pd.Series(np.random.randint(0,100,size=(10)),index=['a'...
1、选择参数orient=’dict’ dict也是默认的参数,下面的data数据类型为DataFrame结构, 会形成 {column -> {index -> value}}这样的结构的字典,可以看成是一种双重字典结构 - 单独提取每列的值及其索引,然后组合成一个字典 - 再将上述的列属性作为关键字(key),值(values)为上述的字典 ...
在使用Pandas的to_csv函数将DataFrame保存为CSV文件时,可以通过设置index参数来控制是否将索引列包含在输出的CSV文件中。当index参数设置为False时,to_csv函数将不会在CSV文件中包含DataFrame的索引列。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用to_csv函数将DataFrame保存为CSV文件,并设置index参数为False: import pandas as...
pandas.DataFrame.to_excel:与to_csv函数功能类似,但是将数据保存为Excel文件格式(.xlsx)。 pandas.DataFrame.to_sql:该函数可以将DataFrame中的数据存储到SQL数据库中,支持各种常见的数据库,如MySQL、PostgreSQL等。
2. csv文件构建DataFrame(csv to DataFrame) 我们实验的时候数据一般比较大,而csv文件是文本格式的数据,占用更少的存储,所以一般数据来源是csv文件,从csv文件中如何构建DataFrame呢? txt文件一般也能用这种方法。 方法一:最常用的应该就是pd.read_csv('filename.csv')了,用sep指定数据的分割方式,默认的是',' ...
DataFrame.to_excel(excel_writer[, ...]) 写excel文件 ExcelFile(path_or_buffer[, engine, ...]) 用于将表格格式Excel工作表解析为DataFrame对象的类。 ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, ...]) 解析一个指定的sheet Styler.to_excel(excel_writer[, sheet_name, ...]) 写指定的sheet Exc...
1、使用.to_frame() grouped=df.groupby('pair')['time'].min()pf1=grouped.to_frame()print(type(grouped))print(type(df)) 可以看到将grouped的<class 'pandas.core.series.Series'>转换成了<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 注意: 1、对于pandas.core.frame.DataFrame数据会报错 DataFrameGroupBy' ...