零基础上手Python数据分析 (9)：DataFrame 数据读取与写入 - 让数据自由穿梭

最新推荐文章于 2025-04-04 23:07:43 发布
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分类专栏： 高效数据分析：从excel到python 文章标签： python 数据分析 开发语言 pandas excel
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回顾一下，上篇博客我们学习了 Pandas 的核心数据结构 Series 和 DataFrame。 DataFrame 作为 Pandas 的 “王牌” 数据结构，是进行数据分析的基石。 但 DataFrame 的强大功能，还需要建立在 数据输入 (Input) 和 数据输出 (Output) 的基础上。 数据从哪里来？ 分析结果又如何保存？ 数据读取与写入 (Data I/O) 就是解决这些问题的关键环节。

数据 I/O 的重要性：连接数据与分析

在实际数据分析工作中，数据通常存储在各种 外部数据源 中，例如：

  • CSV 文件 (Comma Separated Values): 最常用的表格数据存储格式之一，以纯文本存储，易于创建和共享。
  • Excel 文件 (.xlsx, .xls): 电子表格软件 Excel 的文件格式，广泛应用于办公场景，包含工作表、公式、格式等。
  • 文本文件 (.txt): 存储纯文本数据，例如日志文件、配置文件等。
  • JSON 文件 (JavaScript Object Notation): 轻量级的数据交换格式，常用于 Web API
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Python数据分析库介绍
05-24
- **良好的库集成**：与NumPy、SciPy、Matplotlib等科学计算库良好集成，增强了数据分析和可视化的功能。 #### 二、NumPy库详解 **2.1 什么是NumPy？** NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的开源Python...
python写入数据到csv或xlsx文件的3种方法
09-18
pandas是一个强大的数据分析工具库，它提供了非常便捷的接口来读取和写入数据到CSV和XLSX等格式的文件。在使用pandas写入数据之前，需要先创建一个DataFrame对象，该对象可以存储结构化数据。DataFrame对象提供了to_...
零基础上手Python数据分析 (10)：DataFrame 数据索引与选取
kakaZhui的博客
03-30 88
回顾一下，上篇博客我们学习了 Pandas DataFrame 的数据读取与写入，掌握了数据导入导出的基本技能。现在，我们已经能够将数据加载到 DataFrame 中了。接下来，我们需要学习如何灵活高效地访问和操作 DataFrame 中的数据，才能真正发挥 Pandas 的强大威力。DataFrame 数据操作的核心：索引与选取DataFrame 是一个二维表格数据结构，要对 DataFrame 中的数据进行分析和处理，首先需要能够精准地定位到想要操作的数据。
零基础上手Python数据分析 (5)：Python文件操作 - 轻松读写，数据导入导出不再是难题
kakaZhui的博客
03-15 565
回顾一下，前几篇博客我们学习了 Python 的基本语法、数据类型和常用数据结构。现在，我们已经具备了 Python 编程的基础能力，可以开始学习如何与外部世界进行数据交互了。而文件操作，就是数据交互的重要桥梁。在数据分析工作中，数据通常不会直接在程序中生成，而是存储在各种文件中，例如 CSV 文件、文本文件、Excel 文件、数据库文件等。我们需要从文件中读取数据，才能进行后续的分析和处理。同样，分析的结果也需要保存到文件中，以便生成报告、共享数据或进行持久化存储。
(6) 深入探索Python-Pandas库的核心数据结构：DataFrame全面解析
码界领航的Cherry Yang的博客
07-06 3512
# 1. DataFrame 简介 `DataFrame` 是 pandas 库中最重要的数据结构之一，它用于存储和操作二维标签化的数据结构（即表格型数据）。它的强大功能、灵活性以及易用性，使其成为数据分析领域的重要工具。 在 DataFrame 中，我们可以拥有行（`index`）和列（`columns`），每个单元格可以包含任何数据类型（如整数、浮点数、字符串、Python 对象等）。 # 2. DataFrame的特点 - **二维标签化数据结构**： DataFrame是一个二维表格型数据结构，具
【数据分析】Python基础的数据分析
萧鼎的博客
10-13 1308
在进行 Python 数据分析时，几个核心库是必须掌握的，它们涵盖了数据的加载、处理、可视化和建模等多个步骤。本文详细介绍了 Python 数据分析的基础知识、常用工具和实际应用。从 NumPy 和 Pandas 的基础操作，到 Scikit-learn 和 Statsmodels 的模型构建，再到使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行可视化，每个步骤都涵盖了数据分析项目的各个方面。通过掌握这些工具和技巧，你可以轻松上手 Python 数据分析，并能在实际项目中进行灵活应用。
Python数据分析：从入门到精通
laolv3的博客
06-18 1593
Pandas提供了Series和DataFrame两种数据结构，它们是处理表格数据的利器。学会如何调整图形样式，添加标题、标签和图例，使图表更具可读性。回顾与总结，我们不仅学习了Python数据分析的基本概念和技能，还通过实战项目将理论知识转化为实际应用。为了持续提升自己的数据分析能力，建议你积极参与社区讨论，阅读更多专业书籍和文章，不断挑战自己解决新的数据问题。Python数据分析之旅才刚刚开始，愿你在数据的海洋里乘风破浪，不断探索和成长。
Python 数据分析零基础入门教程
weixin_46255811的博客
10-30 1849
s = pd.Series ([1, 3, 5, 7], index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])” 创建了一个 Series，其中索引分别为 “a”、“b”、“c”、“d”。可以设置图形的标题（“plt.title (‘My Plot’)”）、坐标轴标签（“plt.xlabel (‘X - Axis’)” 和 “plt.ylabel (‘Y - Axis’)”）、图例（“plt.legend ([‘Data’])”）等，还可以改变线条的颜色、样式和标记等。
Python数据分析必学的8个核心库
2401_85428892的博客
03-17 953
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
Python 数据分析工具包（一）
余生的博客
12-05 863
提供了创建条形图、饼图、直方图、散点图等的功能；支持各种绘图类型，包括线图、条形图和散点图，并允许自定义可视化的各个方面，还可以以不同格式导出绘图。Matplotlib可用于绘制各种静态、动态以及交互式的2D图表（包括部分3D图表），如折线图、散点图、条形图、直方图、饼图等。此外，Matplotlib还支持多种输出格式，包括PNG、PDF、SVG、EPS等，可以方便地。Python的NumPy库是一个用于科学计算的基础包，提供了大量的数学。Python的Matplotlib库是一个功能强大且广泛使用的。
讲解Python提供的若干第三方数据分析库
s44359487yad的博客
08-24 1262
学习Python数据分析或机器学习，你就不得不知道Scikit-Learn扩展包。它是用于Python数据挖掘和数据分析的经典、实用扩展包，通常缩写为Sklearn。Scikit-Learn中的机器学习模型是非常丰富的，包括线性回归、决策树、SVM、KMeans、KNN、PCA等等，用户可以根据具体分析问题的类型选择该扩展包的合适模型，从而进行数据分析。本系列后续数据分析的绝大部分内容都是基于该扩展包的，同时推荐大家学习官网的模型用法和实例文档。回归(Regression)
192.168.145.129
cqsizhuang的博客
04-03 341
学习 SQL 基础：SQL 是与数据库交互的语言，掌握基本的 SQL 语句，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等，以及数据定义语言（DDL），如CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE等。研究数据库内核：如果对数据库的底层原理感兴趣，可以深入研究 PostgreSQL 的内核代码，了解其存储引擎、查询优化器、事务处理等模块的实现原理，这有助于更深入地理解数据库的运行机制，提升性能优化和故障排查的能力。安装完成后，熟悉数据库的启动、停止等操作。
安装ROS1（Noetic）
qq_23022733的博客
04-01 137
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
在显卡上训练大模型
weixin_44245188的博客
04-02 1069
本文讲述了在昇腾910上面使用 LLaMA-13B 进行多机多卡模型训练；但目前在昇腾910上面，无论是基于MindSpore还是基于Pytorch进行大模型训练，总体都还不是很完善，就当前时间节点而言，经常会有一些奇奇怪怪的坑；虽然，从硬件层面上来说昇腾910具备训练大模型的能力，但是软件层面（无论是生态还是AI框架的易用性，对于业界最新大模型的支持和适配等）上还有很长的路要走。
Python 中的 `partial`：函数参数预设的艺术
蜗牛沐雨
04-01 1118
在 Python 的functools模块中，partial是一个非常实用的工具，用于创建一个新的函数，该函数是原函数的一个“部分应用”版本。所谓“部分应用”，是指预先设定原函数的一部分参数，从而生成一个新的函数，这个新函数在被调用时，只需要提供剩余的参数即可。partial的存在，使得我们可以更加灵活地处理函数参数，特别是在需要将函数作为参数传递，或者需要对函数进行一定程度的定制化时，partial能够大显身手。partial。
YO-CSA-T：基于上下文与空间注意力的实时羽毛球轨迹追踪系统解析
hasakie的博客
03-31 1103
本文围绕羽毛球轨迹实时追踪问题展开，提出了一种基于改进YOLOv8的检测网络（YO-CSA）和集成多模块的3D轨迹追踪系统。全文结构如下：​摘要提出YO-CSA检测网络，结合上下文与空间注意力机制提升检测精度（mAP@0.75达90.43%）。构建实时3D轨迹追踪系统，集成检测、预测、补偿模块，帧率超130fps。​引言​背景：羽毛球高速飞行、易与环境混淆，传统检测方法精度不足。​挑战：实时性、3D轨迹重建、遮挡补偿。​贡献：轻量化检测网络、多维度时空约束策略、完整系统设计。​相关工作​。
chromium魔改——绕过无限debugger反调试
最新发布
weixin_45307278的博客
04-04 154
这种技术的核心是利用 JavaScript 的 debugger 语句，当开发者工具打开时，debugger 会触发断点，从而阻止代码继续执行。在了解实现原理后，我们现在的思路是让 debugger 关键字像 JavaScript 中的其他独立关键字一样，无需特定上下文即可单独执行。经过验证可以发现，运行 debugger 语句的效果与返回 null 是等价的。这些关键字在 JavaScript 中具有独立的意义和用途，我们的目标是使 debugger 关键字也能以类似的方式运行。
Python Cookbook-4.22 在表达式中处理异常
weixin_52297428的博客
04-01 791
想写一个表达式，所以你无法直接用 ty/except语句，但你仍需要处理表达式可能抛出的异常。
【python中级】解压whl文件内容
jn10010537的博客
04-04 21
在 旧版 setuptools 中（< v58），如果想生成 .whl，必须先pip install 安装 wheel 三方包！即setuptools 版本75.8.0 ，直接调用 bdist_wheel 生成 .whl，无需 wheel 额外支持。.whl（Wheel 文件）是 Python 打包与分发 的一种格式，类似于 .zip 文件。在windows10上可以简单粗暴的将whl后缀改为.zip ， 然后执行解压即可！.whl 文件本质上是一个 .zip 压缩包，你可以使用 zipfile 解压。
Python数据分析利器：pandas详解
"pandas教程英语版 - 一个强大的Python数据分析工具包" 在Python的世界中，pandas是一个不可或缺的数据分析库，它提供了高效的数据结构和工具，使得数据清洗、处理和分析变得异常简单。本教程主要面向对数据分析感...
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