上述代码通过read_excel函数从名为"data.xlsx"的Excel文件中的"Sheet1"工作表中读取数据,并将结果存储在DataFrame对象df中。 2.3 从数据库读取 importpandasaspdimportsqlite3# 连接到数据库conn=sqlite3.connect('data.db')# 从数据库读取数据query='SELECT * FROM table1'df=pd.read_sql_query(query,conn) 1...
例：import pandas #导入pandas模块from pandas import read_excel #导入read_execelfile='d:/student.xlsx' #变量file表示文件路径，注意'/'的用法 数据见第18章表18-1df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})# 将Excel文件导入到DataFrame变量中df=df[:5] #截取df的前5...
# 指定数据类型df=pd.read_sql('SELECT * FROM table_name',conn,dtype={'col1':int,'col2':float}) 1. 2. 总结 在处理大量数据时,提高Python数据库读入DataFrame的效率是非常重要的。通过选择合适的数据库连接方式、优化查询语句、使用分块读取数据以及指定数据类型等方法,可以有效提高效率,加快数据处理速度。
importpandasaspdfromopenpyxl.workbookimportWorkbook#提示要安装这个库,原因不明fromsklearn.datasetsimportload_iris# 加载iris数据集iris = load_iris()# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)# 将DataFrame写出为Excel文件output_excel_file ='iris_dataset.xlsx'df.to_exce...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
read_excel(io[, sheet_name, header, names, ...]) 读excel文件 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 Styl...
读取pyspark dataframe时使用转换器 虽然Spark API在spark.read.csv函数中不提供该功能(CSV读/写的当前选项可在此处找到),但可以在使用when函数和otherwise读取数据后执行列转换: from pyspark.sql.functions import when df = spark.read.csv("../input/startup-success-prediction/startup data.csv") df = df....
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle dns = cx_Oracle.makedsn('hostip','端口',service_name='服务名') from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("oracle://用户:密码@"+dns,encoding='utf-8', echo=True) data = pd.read_sql('SELECT *...
from pandas import read_excel #导入read_execel file='d:/student.xlsx' #数据见第18章表18-1 df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})df['年级']=df['学号'].str.slice(0,2)df['班级']=df['学号'].str.slice(0,4)df.总分=df.语文+df.数学+df.英语 bins=[0,72,96...
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql数据库中。而pandas中的read_sql和to_sql函数就可以很方便得从sql数据库中读写数据。 read_sql 参见pandas.read_sql的文档,read_sql主要有如下...