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基于python的大数据分析-pandas数据存储(代码实战)

发布时间:2020-07-29 11:43:32 来源:网络 阅读:733 作者:小强测试 栏目:软件技术


上篇我们学习了pandas的数据读取,这次我们来看看如何进行数据的存入,代码撸起来~


csv文件

格式:to_csv(文件路径, sep='', index=TRUE, header=TRUE)

index默认是true,带行序号

header默认是true,带列名


from pandas import DataFrame 

from pandas import Series 


#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2'])}) 

df 


#存入 

df.to_csv('d:\1.csv')


excel文件

格式:to_excel(文件路径, index=TRUE, header=TRUE)

解释同上,不在废话


from pandas import DataFrame 

from pandas import Series 


#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2'])}) 

df  


#存入 

df.to_excel('d:\1.xlsx')


mysql

格式:to_sql(name=表名, con=数据库链接对象)


from pandas import DataFrame 

from pandas import Series 

from sqlalchemy import create_engine


engine=create_engine('mysql+pymysql://填写用户名:填写密码@填写ip地址:3306/填写数据库名?charset=utf8') 


#造数据

df=DataFrame({'age':Series([26,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2'])}) 


df.to_sql(name=表名, con=engine, if_exists='append', index=False, index_label=False)


向AI问一下细节

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