pandas读取数据

最新推荐文章于 2025-10-08 14:57:40 发布
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本文介绍了如何使用pandas库选择数据，包括选择特定列和行、通过loc和iloc选择数据，以及使用条件进行筛选。重点讲解了loc通过行列标签选择，iloc通过索引位置选择，以及使用条件表达式和isin()函数选择数据的方法。

1.选择特定列和行的数据
  • a['x'] 那么将会返回columns为x的列，这种方式只能以列名的方式读取数据。a.x与a['x']意思一样。还可以a[['x','y']]来读取x和y两列。
  • 只能通过切片来选择行数据，如：a[0:3] 则会返回前三行的数据。需要注意的是，这个地方只能通过切片，而不能通过诸如a[0]或者来a[[0,2,1]]选取行
2.loc是通过行列标签来选择数据
  • a.loc['one']则会默认表示选取行为'one'的行；
  • a.loc[:
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手把手教你用Pandas读取所有主流数据存储
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导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。作者：李庆辉来源：大数据DT（ID：hzdashuju）Pandas提供了一组顶层的I/O API，如pandas.read_csv()等方法，这些方法可以将众多格式的数据读取到DataFrame数据结构中，经过分析处理后，再通过类似DataFrame.to_csv(...
2018.03.29 python-pandas 数据读取
m0_37461511的博客
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#数据读取# read_table,read_csv,read_excel 1 #读取普通分隔数据：read_table 2 #可以读取txt，csv 3 import os 4 import pandas as pd 5 os.chdir(r'C:\Users\BRIGHT-SH-002\Desktop\python') 6 7 8 data1 ...
day 13 pandas 数据分析——从零入门 pandas：数据集读取、DataFrame CRUD 与数据统计分析实践
最新发布
LZLQai的博客
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数据准备：用read_csv读取数据，用head/info探索数据，确保数据 “可用”；数据处理：用 CRUD 操作清洗数据（新增列、筛选行、修改值、删除冗余），确保数据 “干净”；数据洞察：用描述性统计、分组统计、相关性分析提取结论，为业务决策提供支持。对于初学者，建议从 “复现本文代码” 开始，结合自己的数据集（如 Excel 表格）练习 —— 只有动手实操，才能真正掌握 pandas 的灵活用法。
Pandas读取数据
芊樱烛渊的博客
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一、pandas读取csv文件 import pandas as pd data=pd.read_csv('city.csv') print(data) 这里我们可以指定name参数，来给我们的列表的不同列命名 import pandas as pd data=pd.read_csv('city.csv',names=['A','B','C']) print(data) 这是我们的data指定names之后的内容，可以发现我们的2018年到2016年全部为A，2015年为B，2014年为
Pandas —— 数据读取
Woo_home的博客
07-18 9345
文章目录Pandas 数据读取纯文本文件读取csv 文件读取xlsx 格式文件读取MySQL 数据表读取 Pandas 数据读取 Pandas 需要先读取表格类型的数据，然后才能进行分析 数据类型 说明 Pandas 读取方法 csv、tsv、txt 用逗号分隔，tab 分割的纯文本文件 pd.read_csv excel 微软 xls 或者 xlsx 文件 pd.read_excel MySQL 关系型数据库表 pd.read_sql 纯文本文件读取 csv 文件读取 csv
pandas读取数据（excel、csv）的基本使用方法
无面人的博客
02-23 7392
本篇博客主要讲解Pandas读取csv文件、excel文件的基本读取方法
掌握基础的pandas读取数据
youganma的博客
06-12 1728
在当今的数据驱动时代，数据的获取和处理是数据分析和机器学习项目中不可或缺的一环。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种读取数据源数据的库和方法。在这篇博客中，我们将探讨使用pandas库来读取不同来源的数据。通过掌握pandas的基础读取功能，你可以轻松地从各种数据源中获取数据，并开始你的数据分析和处理之旅。无论你是处理CSV文件、Excel文件、数据库查询结果还是API数据，pandas都为你提供了强大的支持。
数学建模之数据分析【六】：Pandas读取数据集的实用操作
lmx1458070445的博客
08-16 1246
Pandas读取数据集的实用操作
Python中利用pandas读取数据的报错处理
sleepren的博客
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pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系数据、标记数据。因为pandas建造在NumPy的基础之上，所以在以NumPy为中心的应用中,pandas易于使用,而 pandas库在与其他第三方科学计算支持库结合时也能够较完美地进行集成。在本文中，我们将探讨pandas库在读取数据时因电脑文件路径差异而可能遇到的报错情况，并提供相应的解决方法和建议。在数据处理和分析的过程中，数据读取是第一步也是至关重要的一步。
Pandas-简介&读取数据方法
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一、Pandas简介 1.Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 2.Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。 3.Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 4.Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 5.Pandas 可以.
Pandas数据读取
wusiyang001025的博客
07-13 445
02.Pandas数据读取 Pandas需要先读取表格类型的数据，然后进行分析 （1）数据类型·说明·Pandas读取方法 1.csv，txt，tsv：用逗号分隔，tab分隔的纯文本文件，读取方法为pd.read_csv 2.excel：微软的xls或者xlsx文件，读取方法为pd.read_excel 3.mysql：关系型数据库表，读取方法为pd.read_sql (2)演示 import pandas as pd #读取CSV fpath="./datas/rating.csv" ratings=pd
Python - pandas读取数据
欢迎来到秦朝
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Pandas 单纯的研究新库，与时俱进 前期准备，命令行执行语句：pip3 install pandas 一、读取 不传表单名，默认读取第一个表单 import pandas as pd from tools import project_path # project_path.excel_path是excel地址 df=pd.read_excel(project_path.excel_path) # 默认读取前五行的数据 data=df.head() print("获取到前五行的值，得
pandas的数据读入
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在 CSV 文件中指定了一个列，然后使用index_col可以实现自定义索引。print(df)
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使用pandas库读取数据
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现尝试自己用pandas读取所需数据，记录步骤和错误pandas库本身的安装可以在settings的python编译器里搜索安装包进行安装，也可以找镜像源在终端通过pip管理工具安装，因为已经安装好，直接开始导入在pandas的文档里有这样一个表图片，它体现了pandas能够读取哪些数据，也提供了方法，即在读取时可以用，并通过进行文件格式的转换（此处的xx均为文件格式，如 excel、csv、html、sql、json 等等）
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starter_____的博客
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读写文本格式的数据 读取数据 函数 说明 read_csv 从文件，URL，文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为, read_table 从文件，URL，文件型对象中加载带分隔符的数据。默认分隔符为\t read_fwf 读取定宽列格式数据（也就是说，没有分隔符） read_clipboard 读取剪贴板的数据 ...
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首先安装完numpy之后就可以安装pandas了 pip insert pandas 下面是简单的用法可读取任何文件数据包括数据库 import pandas as pd #通常用pd作为pandas的别名s=pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])#创建一个序列sd=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]],columns=...
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