今天就跟大家聊聊有关如何在Python中使用pandas读取数据,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
1)CSV文件读取:
语法格式:pandas.read_csv(文件路径)
CSV文件内容如下:
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv"
content = pd.read_csv(file_path)
content.head() # 默认返回前5行数据
content.head(3) # 返回前3行数据
content.shape # 返回一个元组(总行数,总列数),总行数不包括标题行
content.index # 返回索引,是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
姓名 object
年龄 int64
籍贯 object
dtype: object
2)CSV文件读取:
语法格式:pandas.read_csv(文件路径)
CSV文件内容如下:
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'])
#参数说明:
# header = None 表示没有标题行
# sep='\t' 表示去除分割符中的空格
# names= ['name','age','adress'] ,列名依次自定义为'name','age','adress'
content.head() # 默认返回前5行数据
content.head(3) # 返回前3行数据
content.shape # 返回一个元组(总行数,总列数),总行数不包括标题行
content.index # 返回索引,是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test3.xlsx"
content = pd.read_excel(file_path)
content.head() # 默认返回前5行数据
content.head(3) # 返回前3行数据
content.shape # 返回一个元组(总行数,总列数),总行数不包括标题行
content.index # 返回索引,是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')
content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
姓名 object
年龄 int64
籍贯 object
dtype: object
语法: pandas.read_sql(sql语句,数据库连接对象)
数据对象的创建,可以根据pymysql,cx_oracle等模块连接mysql或者oracle。
看完上述内容,你们对如何在Python中使用pandas读取数据有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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