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Python數(shù)據(jù)分析之pandas讀取數(shù)據(jù)

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一、三種數(shù)據(jù)文件的讀取

二、csv、tsv、txt 文件讀取

1)CSV文件讀?。?/strong>

語(yǔ)法格式:pandas.read_csv(文件路徑)
CSV文件內(nèi)容如下:

import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv"
content = pd.read_csv(file_path)

content.head()  # 默認(rèn)返回前5行數(shù)據(jù)
content.head(3)  # 返回前3行數(shù)據(jù)
content.shape  # 返回一個(gè)元組(總行數(shù),總列數(shù)),總行數(shù)不包括標(biāo)題行

content.index    #    返回索引,是一個(gè)可迭代的對(duì)象class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>

content.column    #  返回所有的列名 Index(['姓名', '年齡', '籍貫'], dtype='object')

content.dtypes  #  返回的是每列的數(shù)據(jù)類型
姓名    object
年齡     int64
籍貫    object
dtype: object

2)CSV文件讀?。?/strong>

語(yǔ)法格式:pandas.read_csv(文件路徑)
CSV文件內(nèi)容如下:

import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test2.txt"

content = pd.read_csv(file_path,sep='\t',header = None ,names= ['name','age','adress'])
#參數(shù)說明:
# header = None 表示沒有標(biāo)題行
# sep='\t'  表示去除分割符中的空格
# names= ['name','age','adress'] ,列名依次自定義為'name','age','adress'

content.head()  # 默認(rèn)返回前5行數(shù)據(jù)
content.head(3)  # 返回前3行數(shù)據(jù)
content.shape  # 返回一個(gè)元組(總行數(shù),總列數(shù)),總行數(shù)不包括標(biāo)題行

content.index    #    返回索引,是一個(gè)可迭代的對(duì)象class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>

content.column    #  返回所有的列名 Index(['姓名', '年齡', '籍貫'], dtype='object')

content.dtypes  #  返回的是每列的數(shù)據(jù)類型

三、excel文件讀取

import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test3.xlsx"
content = pd.read_excel(file_path)

content.head()  # 默認(rèn)返回前5行數(shù)據(jù)
content.head(3)  # 返回前3行數(shù)據(jù)
content.shape  # 返回一個(gè)元組(總行數(shù),總列數(shù)),總行數(shù)不包括標(biāo)題行

content.index    #    返回索引,是一個(gè)可迭代的對(duì)象class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>

content.column    #  返回所有的列名 Index(['姓名', '年齡', '籍貫'], dtype='object')

content.dtypes  #  返回的是每列的數(shù)據(jù)類型
姓名    object
年齡     int64
籍貫    object
dtype: object

四、數(shù)據(jù)庫(kù)表格讀取

語(yǔ)法: pandas.read_sql(sql語(yǔ)句,數(shù)據(jù)庫(kù)連接對(duì)象)
數(shù)據(jù)對(duì)象的創(chuàng)建,可以根據(jù)pymysql,cx_oracle等模塊連接mysql或者oracle。

到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之pandas讀取數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas讀取數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)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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