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Python數(shù)據(jù)分析入門之?dāng)?shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)

更新時(shí)間：2021年05月13日 15:21:00 作者：松鼠愛吃餅干

今天繼續(xù)帶大家學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析,下文中有非常詳細(xì)的代碼示例,清楚地解釋了python數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)的相關(guān)知識,需要的朋友可以參考下

一、圖示

二、csv文件

1.讀取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路徑,usecols:指定讀取的列名，encoding:編碼

data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8')
data.head()
    name    num
0    酥油茶    219.0
1    青稞酒    95.0
2    酸奶    62.0
3    糌粑    16.0
4    琵琶肉    2.0
 
#指定讀取的列名
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',usecols=['name'])
data.head()
    name
0    酥油茶
1    青稞酒
2    酸奶
3    糌粑
4    琵琶肉
 
#如果文件路徑有中文，則需要知道參數(shù)engine='python'
data = pd.read_csv('d:/數(shù)據(jù)/food_rank.csv',engine='python',encoding='utf8')
data.head()
    name    num
0    酥油茶    219.0
1    青稞酒    95.0
2    酸奶    62.0
3    糌粑    16.0
4    琵琶肉    2.0
#建議文件路徑和文件名，不要出現(xiàn)中文

2.寫入csv文件

DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路徑,默認(rèn)None,sep:分隔符,默認(rèn)',' ,columns:是否保留某列數(shù)據(jù),默認(rèn)None,header：是否保留列名,默認(rèn)True,index:是否保留行索引,默認(rèn)True,na_rep:指定字符串來代替空值,默認(rèn)是空字符,mode:默認(rèn)'w',追加'a'

 **Series**:`Series.to_csv`\(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)

三、數(shù)據(jù)庫交互

pandas

sqlalchemy

pymysql

#  導(dǎo)入必要模塊
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
#初始化數(shù)據(jù)庫連接
#用戶名root 密碼   端口 3306  數(shù)據(jù)庫 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查詢語句
sql = '''
    select * from class;
'''
#兩個(gè)參數(shù)   sql語句  數(shù)據(jù)庫連接
df = pd.read_sql(sql,engine)
df

#新建
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[34,56,78,90]})
df = pd.read_csv('ex1.csv')
# #寫入到數(shù)據(jù)庫
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")

進(jìn)入數(shù)據(jù)庫查看：

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析入門之?dāng)?shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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