python pandas 读取，保存数据

最新推荐文章于 2025-07-12 16:56:32 发布
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本文详细介绍使用Python的Pandas库进行数据读取和保存的方法，包括从CSV、Excel、SQL等多种格式读取数据，以及将数据转换为CSV、Excel、SQL等格式保存。文章深入探讨了每种数据读写方式的适用场景和使用技巧。

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#每天一点点#
python pandas 读取，保存数据

#pandas 读取数据
read_csv
read_excel
read_hdf
read_sql
read_json
read_magpack
read_html
read_gbq
read_stata
read_sas
read_clipboard
read_pickle

#保存数据
to_csv
to_excel
to_hdf
to_sql
to_json
to_magpack
to_html
to_gbq
to_stata
to_sas
to_clipboard
to_pickle

import pandas as pd

data = pd.read_excel(r'C:\Users\成绩.xlsx') #文件所保存的路径
Python实战：使用Pandas保存和加载dataframe数据
m0_47037246的博客
05-28 1619
在Python中，Pandas是一个十分常用的库，它提供了很多便捷的数据处理工具。这时，Pandas提供了pickle格式来保存dataframe数据，pickle格式是Python特有的二进制文件，可以将Python对象序列化并存储到文件中。以上就是使用Pandas保存和加载dataframe数据的全部内容，通过pickle格式的保存，可以方便地将pandas中的dataframe数据存储起来，下次需要使用时，只需加载pickle文件即可。
python——numpy与pandas文件存取
runner668的博客
05-18 5583
     NumPy是python的专用数组，底层是C语言实现的，节省内存，开发效率高。而Pandas则是一款功能强大的数据分析工具，是为处理表格数据而生的。一：numpy文件的存取     NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。一，tofile()和fromfile()t...
Pandas-数据加载与保存
最新发布
07-12 833
Pandas作为Python数据处理的核心库，提供了丰富的API用于读取和写入各种格式的数据，从常见的CSV、Excel到专业的SQL、Parquet文件，几乎覆盖了所有主流数据存储格式。本文我将系统讲解Pandas中数据加载与保存的核心方法，并结合实例详解参数配置与性能优化，带你高效处理数据输入输出。
Pandas 数据的读取，保存
qq_24960051的博客
07-05 1436
    Pandas 如果没有导入，导出的操作，那所有的一切数据处理的操作都将毫无意义。     将表格数据读取为DataFrame对象的方法，主要有俩个函数,俩者并无不同，以我看，要是读取以.csv后缀的文件，就用第一个。    pd.read_csv    pd.read_table    俩个函数参数设置：    sep---拆分数据的字符序列，或正则表达式，如 sep=',' 以逗号分开数...
Pandas常用操作命令（一）——数据读取、保存
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Pandas常用操作命令系列
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Pandas基础：文件读取与写入、Series和Dataframe、常用基本函数、排序对应的数据集。
python pandas 读取excel数据
10-13
python读取excel数据 要在Python中读取Excel数据，你可以使用pandas库
python Pandas 读取txt表格的实例
09-20
本文将深入探讨如何使用Pandas读取txt文件，并通过一个具体的实例来演示其操作过程。 首先，我们需要了解Pandas中的`read_table`函数，这是用来读取以特定分隔符（如空格、制表符等）分隔的文本文件的主要方法。在...
python pandas读取txt文件_Python数据分析之Pandas读写外部数据文件
weixin_39835925的博客
11-20 2501
1 引言数据分析、数据挖掘、可视化是Python的众多强项之一，但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础，数据通常都存储在外部文件中，例如txt、csv、excel、数据库。本篇中，我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取、写入的常用方法。下表是Pandas官方手册上给出的一张表格，表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读、写函数，你可以直接在官方手册中找到：通过阅读表格，可以发...
用python的pandas读取excel文件中的数据
npm_run_dev__的博客
07-19 2万+
方法，可通过文件路径直接读取。df.loc[i1i2,"序号""姓名"].values，返回行号[i1,i2]、列号["序号","姓名"]闭区间的数据，返回类型为ndarray（二维）；df.iloc[i1i2,j1j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarray（二维）。df.iloc[i1i2,j1j2].values，返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据，返回类型为ndarray（二维）。...
python pandas 读取数据库_数据分析-pandas从数据库读取数据
weixin_39888082的博客
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pandas的练习数据
05-22
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浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法
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今天小编就为大家分享一篇浅谈pandas筛选出表中满足另一个表所有条件的数据方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pandas教程-下载、读取、查询、新增列、统计函数
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06-30 1454
Pandas的下载、读取、查询、新增列、统计函数
python 把数据存储，把美好留住（附Pandas基础）
weixin_42442319的博客
02-21 1793
在程序运行过程中生成的数据除了可以可视化出来外，还有就是将数据存储，以便于更细节的分析。 在容易想到的就是把数据存储为.txt，但该格式的数据并不方便阅读，.csv格式的文件却可以被记事本或是excel打开，容易被导入到PC表格及数据库中。 1. 说明 无论是列表还是数组是一维的时候，储存的方式都是列向的，即使用了mode='a+，也只会在列方向上添加，因此只有将所有的数据获取齐了，才有可能呈现横向的这种效果。 如果后续找到更好的方法再改此篇博客。 2. 代码 import pandas as pd li
Python----数据分析（Pandas一：pandas库介绍，pandas操作文件读取和保存）
weixin_64110589的博客
03-15 2177
Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库，特别适合处理表格类数 据。它建立在NumPy数组之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据操作变得更加简单、便捷和高效。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。
数据分析 — Pandas 数据加载、存储和清洗
记录学习过程，欢迎讨论交流~
02-17 1963
文件读取 — read_csv()、read_table()、read_excel()、read_json()、read_html()、大文件读取 数据保存 — csv、excel、json、html、MySQL 数据清洗 — 处理缺失值、处理异常值、处理重复值、数据转换、数据离散化
pandas保存文件
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修炼之路
01-14 8万+
1、使用DataFrame的to_csv函数保存文件 在使用DataFrame的to_csv保存文件的时候，会默认使用逗号作为分隔符，如果没有设置行列索引，也没有禁用行列索引保存的话，保存文件的时候，会默认加上由0开始的行列索引。 data = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3)) data.to_csv("data.csv")dat
python数据保存：记录pandas数据分析完成后的轻量级数据保存！
梦在硅谷的博客
01-21 1913
本文说的轻量级的数据保存指的是sqlite，比如一些手机App的操作都会采用该数据库来完成对数据保存。一个sqlite数据库的大小在KB之间，pandas模块提供的DataFrame数据对象也支持了关于sqlite的引擎。为了减少数据保存的磁盘空间，使得excel或者csv等格式的数据分析结果进行统一化的保存，使用sqlite的极好的。这里使用两个python的非标准库分别是pandas和sqlalchemy，若是没有则使用pip的方式直接安装即可。
python pandas读取excel数据保存
05-03
你可以使用pandas库来读取excel数据并保存。...这里，`pd.read_excel`函数用于读取excel数据，`df.to_excel`函数用于保存数据到excel。其中，`index=False`表示不保存索引列。你可以根据自己的需要对数据进行处理。
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