pandas读取不同数据源数据-优快云博客

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本文详细介绍使用Pandas库进行数据读写操作的方法，包括文本文件、CSV和Excel文件的读取与保存，适用于Python数据分析初学者及进阶者。

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一.读取文本文件

1.文本文件读取

"""
1.read_table读取文件
pandas.read_table(filepath_or_buffer,sep='\t',header='infer',names=None,index_col=None,dtype=None,engine=None,ncows=None)

2.read_csv读取csv文件
pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',')

# 注read_table与read_csv参数相似，但分隔符sep不同；另外encoding文件编码，中文编码一般为utf-8和gbk
"""

2.文本文件储存

"""
文本文件储存
DataFrame.to_csv(path_or_buf,sep=',',index=True,encoding)
说明：index表示行序号
"""

3.实践

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\zqh\Desktop\Python数据分析与应用人邮版\data\meal_order_info.csv',encoding='gbk'
print(data))

运行结果

二.读写excle文件

1.excle文件读取

"""
pandas.read_excle(io,sheetname=0,header=0,index_col=None)
说明：
sheetname：接收string，int，表excle表内数据分表位置
header：接收int或sequence，表将某行数据作为列名
"""

2.excle文件保存

"""
保存excle文件
DataFrame.to_excle(excle_writer,sheetname)

注意：要保存同一表内不同分表需用with
with pd.ExcleWriter('path') as w:
	data.to_excle(w,sheet_name='a')
	data.to_excle(w,sheet_name='b')
"""

3.实践

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r'C:\Users\zqh\Desktop\Python数据分析与应用人邮版\data\meal_order_info.csv',encoding='gbk')
print(data)

# data.to_csv(r'F:\python\python 数据分析与应用\tmp\tmp.csv',encoding='utf-8',sep=',')
with pd.ExcelWriter(r'F:\python\python 数据分析与应用\tmp\tmp.xlsx',) as w:
    data.to_excel(w,sheet_name='a')
    data.to_excel(w, sheet_name='b')

运行结果