学习笔记 | Pandas读写不同数据源的数据

最新推荐文章于 2025-06-30 11:21:32 发布
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#pandas #读取数据 #存储数据

本文介绍了使用Pandas如何读写文本文件，特别是读取和保存CSV及Excel文件。文本文件，尤其是CSV，是常见的数据存储格式，而Excel文件则提供了更丰富的数据组织和格式化能力。

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01 读写不同数据源的数据

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02 读写文本文件

1. 文本文件读取
  • 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。
  • csv是一种逗号分隔的文件格式，因为其分隔符不一定是逗号，又被称为字符分隔文件，文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。

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Pandas读写不同数据源数据
AHJJASDN的博客
07-21 444
读取文本文件 1. 读取txt文件 代码： data_txt = pd.read_csv('Data/meal_order_info.txt') #文件路径 print(data_txt) 结果： info_id emp_id number_consumers mode dining_table_id dining_table_name expenditure dishes_count accounts_payable use_start_time check_closed lock_time cas
Pandas教程：Pandas各种数据源操作大全
旦莫的博客
09-03 1903
Pandas 是一个高效的数据分析库，支持多种数据源的读取和写入。每种数据源都有其独特的特点和使用场景。以下是 Pandas 支持的主要数据源及其操作方法，包括如何在 Series 和 DataFrame 之间进行转换。
pandas:读取不同数据源的数据
最新发布
2501_92633656的博客
06-30 789
本文介绍了数据读取的基本方法，针对文本文件、Excel文件和数据库三种常见数据源进行说明。重点演示了使用pandas库读取CSV文本文件(read_table和read_csv函数)和Excel文件(read_excel函数)的方法，包括参数设置如编码格式、分隔符等。同时介绍了使用to_csv()方法将数据写入CSV文件的操作，涉及目录检查、列选择等技巧。通过电影票房数据的实际案例，展示了从读取到写入的完整数据处理流程，为后续数据分析和建模提供了基础支持。
Pandas读取不同数据源的数据—文本文件、excel文件
zm_1900的博客
04-07 1720
pandas内置了10多种数据源读取函数和对应的数据写入函数，常见的有三种：数据库数据、文本文件（包括一般文本文件和CSV文件）、excel文件。 1.pandas读写excel文件 (1) pandas提供了read_excel函数来读取xls,xlsx两种excel文件，语法与参数如下: pandas.read_excel(io,sheetname=0,header=...
pandas读取不同数据源数据
ZQHCSD的博客
02-08 938
< <学习笔记>> 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...
数据分析：Pandas获取数据源
Live and learn
10-18 411
Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。 3. 熟悉数据 head(n)：显示前n行，head()默认显示前5行。 shape()：获取数据的行数和列数，结果是元组。 df.shape() 的结果是(4,3)，表示df表有4行3列 info()：获取整个表中，所有列的数据类型 describe()：获取数值分布情况。 count mean std：标准差 min 25% 50% 75% max ...
Pandas 统计分析基础 笔记1 任务4.1 读写不同数据源的数据
微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis
12-14 1098
文章目录pandas_任务4.1 读写不同数据源的数据代码4-1 SQLAlchemy连接MYSQL数据库的代码代码4-2 使用read_sql_table, read_sql_query,read_sql 函数读取数据库数据代码4-3 使用to_sql方法写入数据代码4-4 使用read_table 和read_csv函数读取菜品订单信息表4-5 更改参数读取菜品订单信息表代码4-6 使用to_csv函数将数据写入CSV文件中代码4-7 使用read_excel函数读取菜品订单信息表代码 4-8 使用t
【Pandas学习笔记01】强大的分析结构化数据的工具集（csdn）————程序.pdf
12-04
创建 Series 可以通过 `pandas.Series(data, index, dtype, name, copy)`，其中 `data` 是数据源，`index` 是自定义的索引，`dtype` 指定数据类型，`name` 设置 Series 的名称，`copy` 控制是否复制数据。...
Python数据分析实战笔记—Pandas数据读写（1）
yangyang的专栏
03-27 3353
《Python数据分析实战》 本章将学习pandas从多种存储媒介（比如文件和数据库）读取数据。 1.I/O API工具 pandas是数据分析专用库，主要关注的是数据计算和处理。 2.读取CSV和文本文件中的数据 读取CSV文件： pandas中读取CSV函数：read_csv()、read_table()、to_csv() import numpy as np i...
数据分析（numpy--matplotlib--pandas）基础笔记
longgecxl的博客
09-21 2277
第1章 python数据分析的概述 由于数据量比较大，已经远远超过了人力所能处理的范畴。那么管理和使用这些数据，就成为一个全新的研究课题 1.1 认识数据分析 数据分析技能，成为数据从业人员需要具备的技能之一。 明确数据分析概念、分析流程、和分析方法等相关知识，成为迈出数据分析的第1步 1.1.1 数据分析的概念 数据分析：就是用适当的方法，对收集来的数据进行分析，提取有用的信息和形成结论。以此帮助企业管理层做出决策 广义的数据分析：狭义数据分析...
pandas 读取常见各类数据源
LongfeiZhou的博客
11-21 1864
# encoding:utf-8 # pandas 主要的数据读取功能 # import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import numpy as np df=pd.read_csv('data/ch06/ex1.csv') # 通过read_csv读取csv文件 pd.read_table('data/ch06/...
Python-基于pandas实现的跨多数据源的数据处理与统计工具
08-10
基于pandas实现的跨多数据源的数据处理与统计工具
Pandas统计分析基础读取不同数据源--MySQL
qq_45185042的博客
06-04 501
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine(‘mysql+pymysql://wmm:123456@192.168.253.1:3306/root?charset=utf8’)//wmm为用户名，123456为密码，@192.168.253.1是IP地址（可在命令行中通过ipconfig/all查询得知），3306是默认端口号，root是数据库名称 print(engine) import pandas as pd formlis.
复购分析实战 | Pandas遇到了大难题..（附40000+数据源和代码）
SeizeeveryDay的博客
07-09 673
大家好，我是小z~在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。本文是Pandas实战系列...
pandas 统计分析 读写不同数据源的数据
achieve_success的博客
07-18 585
统计分析是数据分析重要的组成部分，它几乎贯穿了整个数据分析的流程。 应用统计方法，将定量与定性结合，进行的研究活动叫统计分析。统计分析除了 包含单一数值型特征的数据集中趋势、离散趋势和峰度与偏度等统计知识外，还 包含了多个特征比较计算等知识。 一、读写文本文件 1、文本文件的读取： 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文 件。 csv 是一种逗号分隔的文件格式，因为其分隔...
【Python】数据分析.pandas.读/写不同数据源的数据
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
07-25 1593
Python----数据分析-pandas.读/写不同数据源的数据 读取数据是进行数据预处理、建模和分析的前提。不同的数据源需要不同的函数来读取。常见的数据源有3种，分别是数据库数据、文本文件（包括一般文本文件和CSV文件）和Excel文件。 目录： 一、读/写数据库数据      1.数据库数据读取      2.数据库数据写入 二、读/写文本文件     &n
pandas连接数据库
imlpf的专栏
10-12 1972
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('oracle://passwords:passwords@172.18.49.193:1521/orcl')
对比Excel-Python数据分析——pandas数据结构、读取/导出数据源（1）
weixin_43585712的博客
07-26 587
1.format 格式化输出 2.浮点数设置 3.百分比设置 4.列表 列表复制 ：a=[‘1’]*2 列表合并：+，或者A.extend(B)将A合并到B中 插入元素： 往A中加入元素4，A.append(4) 在A中的指定位置（3）加入4，A.insert(2,4) 获取值4在列表出现的次数，A.count(4) 获取某个值4出现的位置，A.index(4) 获取列表A中指定位置的值，利用索引 删除列表A 中的值，删除值A.remove(4),删除指定位置(3)的值A.pop(2) 对列表的值进行
Pandas——读/写不同数据源的数据
XQC_KKK的博客
04-25 1392
一、读/写数据库数据 1、SQLAlchemy连接MySQL数据库 from sqlalchemy import create_engine # 创建一个mysql连接器，用户名为root，密码为1234 # 地址为127.0.0.1，数据库名称为testdb，编码为utf-8 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:1234@127.0.0.1:\ 3306/testdb?charset=utf8') print(engine) Engine(mysq
Python数据分析学习资料：Numpy与Pandas
4. 数据读写：Pandas可以方便地从多种数据源（如CSV、Excel、JSON等）读取数据，也可以将数据导出到各种格式的文件中。 5. 数据分析：Pandas提供了各种统计分析方法，比如描述性统计、相关性分析、分组统计等。 ...
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