一、图示
二、csv文件
1.读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码
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
#指定读取的列名
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
#如果文件路径有中文，则需要知道参数engine='python'
data = pd.read_csv('d:/数据/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
#建议文件路径和文件名，不要出现中文
2.写入csv文件
DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路径,默认None,sep:分隔符,默认',' ,columns:是否保留某列数据,默认None,header：是否保留列名,默认True,index:是否保留行索引,默认True,na_rep:指定字符串来代替空值,默认是空字符,mode:默认'w',追加'a'
**Series**:`Series.to_csv`\(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)
三、数据库交互
pandas
sqlalchemy
pymysql
# 导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#初始化数据库连接
#用户名root 密码 端口 3306 数据库 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查询语句
sql = '''
select * from class;
'''
#两个参数 sql语句 数据库连接
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')
# #写入到数据库
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")
进入数据库查看 ：
到此这篇关于Python数据分析入门之数据读取与存储的文章就介绍到这了,更多相关python数据读取与存储内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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