1、通过SQL的insert方法一条一条导入,适合数据量小的CSV文件,这里不做赘述。 2、通过load data方法导入,速度快,适合大数据文件,也是本文的重点。 总体工作分为3步: 1、用python连接mysql数据库; 2、基于CSV文件表格字段创建表; 3、使用load data方法导入CSV文件内容。 MySQL中load data语法: LOAD DATA LOCAL INF...
一旦数据写入Dataframe中,我们还可以将Dataframe中的数据写入文件中,常见的文件格式包括CSV、Excel等。 3.1 写入CSV文件 可以使用to_csv()方法将Dataframe写入CSV文件。 df.to_csv('data.csv',index=False) 1. 3.2 写入Excel文件 使用to_excel()方法将Dataframe写入Excel文件。 df.to_excel('data.xlsx',index=Fal...
创建字典把上面的表格，改写为：data = {'Rank':[1, 2, 3, 4, 5], 'Language': ['Python', 'Java', 'Javascript', 'C#', 'PHP'], 'Share':[29.88, 19.05, 8.17, 7.3, 6.15], 'Trend':[4.1, -1.8, 0.1, -0.1, -1.0]}print(data)转化为DataFrame然后，就开始...
DataFrame提供了读写数据的便捷方法，支持多种格式的数据导入导出，如CSV、Excel、SQL等。本例演示从csv文件中读写数据。比如：# 从CSV文件读取数据到DataFrame df = pd.read_csv('data.csv') print(df) # 将DataFrame数据写入Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)数据清洗与处理 在数据分...
DataFrame 生成的数据还有其它格式,这里就不赘述了,常用的就是上面几种。 内置数据结构转成 DataFrame 内置数据结构转成 DataFrame,我们也来介绍几个最常用的场景。 importpandasaspd data = [{'name':'Satori','rank':2,'score':99}, {'name':'Koishi','rank':3,'score':98}, ...
一、DataFrame对象的创建 1、根据列表创建: 行索引是index,列索引是columns 情况1:由二维列表 默认的 index 和 columns import pandas as pd data = [['张三', 23, '男'], ['李四', 27, '女'], ['王二', 26, '女']] df = pd.DataFrame(data) print(df) 运行结果: 0 1 20 张三 23 男1 ...
df=pd.DataFrame(columns=["_id","name","lng","lat"])forxindata2:#dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict(x,orient='index').T#插入df,忽略索引 df=df.append(pd_data,ignore_index=True)df.to_csv('_id_name_lng_lat2.csv',sep='\t',encoding='utf-8')#执行 ...
要将字典转换为DataFrame,可以使用pandas的DataFrame()函数,并将字典作为参数传入。字典的键将成为DataFrame的列名,而字典的值将成为DataFrame的数据。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 定义一个字典 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35],...
"data":[["mashiro",17],["satori",17],["koishi",16],["nagisa",21]] }""" 我们看到会变成三个键值对,分别是列名、索引、数据 orient='records' importpandas as pd df= pd.DataFrame({"name": ["mashiro","satori","koishi","nagisa"],"age": [17, 17, 16, 21]})print(df.to_json(or...
应用函数后会对DataFrameGroupBy对象展开计算。 df.groupby('key').aggregate(['min',np.median,max]) data1data2 minmedianmaxminmedianmax key A01.5334.05 B12.5403.57 C23.5536.09 还可以通过字典指定不同列需要的函数 df.groupby('key').aggregate({'data1':'min','data2':'max'}) ...