【Pandas数据处理】

   1.导⼊数据   2.导出数据   3.查看数据  4.数据选取  5.数据处理  6.数据分组和排序  7.数据合并

导⼊数据

pd.DataFrame() # 自己创建数据框，用于练习
pd.read_csv(filename) # 从CSV⽂件导⼊数据
pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的⽂本⽂件导⼊数据
pd.read_excel(filename) # 从Excel⽂件导⼊数据
pd.read_sql(query,connection_object) # 从SQL表/库导⼊数据
pd.read_json(json_string) # 从JSON格式的字符串导⼊数据
pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML⽂件，抽取其中的tables表格

导出数据

df.to_csv(filename) #导出数据到CSV⽂件
df.to_excel(filename) #导出数据到Excel⽂件
df.to_sql(table_name,connection_object) #导出数据到SQL表
df.to_json(filename) #以Json格式导出数据到⽂本⽂件
writer=pd.ExcelWriter('test.xlsx',index=False) 
df1.to_excel(writer,sheet_name='单位')和writer.save()，将多个数据帧写⼊同⼀个⼯作簿的多个sheet(⼯作表)

查看数据

df.head(n) # 查看DataFrame对象的前n⾏
df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n⾏
df.shape() # 查看⾏数和列数
df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息
df.columns(