Pandas笔记8----------Pandas加载数据

1.CSV数据

• .to_csv:保存到CSV
  • 参数sep：分隔符，一般为","(默认)
  • 参数header：是否保存列索引
  • 参数index：是否保存行索引

import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randint(0,50,size=(10,5))
df = pd.DataFrame(data=data,columns=['Python','Java','C++','C#','TypeScript'])
print(df)
df.to_csv('data.csv',sep=',',header=True,index=True)

• .read_csv:读取CSV数据
  • 参数sep：分隔符，一般为","(默认)
  • 参数header：指定列索引，如果为None，则第一行数据会作为内容
  • 参数index：指定行索引

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv',sep=',',header=[0],index_col=0)
print(df)

• .read_table:读取CSV数据
  • 参数sep：分隔符，默认为'\t'
  • 参数header：指定列索引，如果为None，则第一行数据会作为内容
  • 参数index：指定行索引

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.csv',sep=',',header=[0],index_col=0)
print(df)

2.excel数据

• .to_excel：保存到excel文件
  • 参数sheet：工作表名称
  • 参数header：指定列索引，如果为None，则第一行数据会作为内容
  • 参数index：是否保存行索引

import numpy as np
import pandas as pd
data = np.random.randint(0,50,size=(10,5))
df = pd.DataFrame(data=data,columns=['Python','Java','C++','C#','TypeScript'])
print(df)
#需要pip install openpyxl
df.to_excel('data.xlsx',sheet_name='Sheet1',header=True,index=True)

• .read_excel：读取excel
  • 参数sheet：读取那一个工作表的内容，可以是工作表名称，也可以是索引
  • 参数header：指定列索引，如果为None，则第一行数据会作为内容
  • 参数names：设置或替换列明

import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name=0,header=0)
df2 = pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name=0,header=0,names=list('ABCDE'))
print(df1)
print('###################################')
print(df2)

3.MySQL数据（代码未亲自复现）

• 安装pymysql：pip install pymysql
• 安装sqlalchemy：pip install sqlalchemy

import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
data = np.random.randint(0,150,size=(150,3))
df = pd.DataFrame(data=data,columns=['Python','Pandas','PyTorch'])
print(df)
#先连接MyySQL数据库,mysql_pymysql:数据库类型+驱动，root:用户名，123456:密码，localhost:主机名，db:数据库名称
create_engine('mysql_pymysql://root:123456@localhost:3306/db')
#保存到MySQL
df.to_sql(
    name='score', #数据库中表名字
    con=conn, #数据库连接对象
    index=False, #是否保存行索引
    if_exists='append' #如果表存在，追加数据
)
#读取数据
pd.read_sql(
    sql = 'select * from score', #SQL语句
    con = conn, #数据库连接对象
    index_col = 'Python' #设置索引
)

知识点为听课总结笔记，课程为B站“千锋教育Pandas数据分析从入门到实战，零基础小白保姆级Python数据分析教程”：001_Pandas_Pandas介绍_哔哩哔哩_bilibili