1.1 文本读取,pd.read_csv(),pd.read_table(); pandas 读取文本(txt、excel)中会常用到两个函数:read_csv() 和 read_table() ;两个函数出去读取文本不一样之外,读取文本时前者是以,(逗号)为分隔符读取,后者以 tab(空格)为 分隔符进行读取的,把读取到的文本转化成二维 Dataframe 数据格式,直观整洁以便后...
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dat...
read_csv和read_table的内置函数如下: 逐块读取文本文件 在处理很大的文件时,或找出大文件中的参数集便于后续处理的时候,只需要读取文件的一小部分或逐块对文件进行迭代. 读取某几行需要设置nrows参数,这里的nrows下标是从0开始的.因此nrows=2代表前3行. In [19]: result=pd.read_csv('/home/zhf/1.csv',n...
另外一种方法是在文本打开时使用iterator参数,该参数默认值为False,可以通过指定为True将输出结果转换成迭代器,示例如下。 上述示例通过使用iterator=True参数,将读入的内容转化为迭代器,每次读取一行内容 2. 文件内容的写入 文件的写入方式和打开方式基本一致,将read改为to即可。假设现在有数据文本data,要写入文件名为t...
read_csv ,read_table函数参数: Json数据 json已经成为通过http请求在web浏览器和其它应用程序之间发送数据的标准格式之一。它是一种比csv灵活的多的数据格式。 通过json.loads即可将json字符串转换成python格式; import json result=json.loads(obj) result ...
read_csv为例 用names重新规定列名,用index_col指定索引,也可以将多个列组合作为层次化索引。可以编写正则表达式规定分隔符。用skiprows跳过某些行。pandas会用NA、-1.#IND、NULL等进行标记。用na_values用来不同的NA标记值。下面是read_csv/read_table参数: ...
pd.read_table(filename, sep='\t', header=0, index_col=None,……)#要读取的文件名称是必须输入的参数,其余为可选项,header为要选取哪一行作为列名称,默认第一行pd.read_csv(filename, sep=',', header=0, index_col=None,……) #与上面的函数用法大致相同pd.read_excel(filename,sheet_name=0, ...
read_html() 的基本语法及其参数: pandas.read_html(io,match='.+',flavor=None,header=None,index_col=None,skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None,
read_table()函数其他参数的用法与read_csv()函数的基本一致。4、导入sql文件 （1）Excel实现 Excel可以直接连接数据库，通过依次单击菜单栏中的数据>自其他来源导入sql文件。如果你的数据库是SQL Server，那么直接选择来自SQL Server即可；如果是MySQL数据库，那么你需要选择来自数据连接向导，然后通过建立数据向导来与...