28-Python Pandas读取文件

Python Pandas读取文件

当使用 Pandas 做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。Panda 提供了多种读取数据的方法：

• read_csv() 用于读取文本文件
• read_json() 用于读取 json 文件
• read_sql_query() 读取 sql 语句的，

本节将对上述方法做详细介绍。

CSV文件读取

CSV 又称逗号分隔值文件，是一种简单的文件格式，以特定的结构来排列表格数据。 CSV 文件能够以纯文本形式存储表格数据，比如电子表格、数据库文件，并具有数据交换的通用格式。CSV 文件会在 Excel 文件中被打开，其行和列都定义了标准的数据格式。

将 CSV 中的数据转换为 DataFrame 对象是非常便捷的。和一般文件读写不一样，它不需要你做打开文件、读取文件、关闭文件等操作。相反，您只需要一行代码就可以完成上述所有步骤，并将数据存储在 DataFrame 中。

下面进行实例演示，首先您需要创建一组数据，并将其保存为 CSV 格式，数据如下：

EMPNO,ENAME,JOB,MGR,HIREDATE,SAL,COMM,DEPTNO
7369,SMITH,CLERK,7902.0,1980-12-17,800,,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698.0,1981-02-20,1600,300.0,30
7521,WARD,SALESMAN,7698.0,1981-02-22,1250,500.0,30
7566,JONES,MANAGER,7839.0,1981-04-02,2975,,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698.0,1981-09-28,1250,1400.0,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839.0,1981-05-01,2850,,30
7782,CLARK,MANAGER,7839.0,1981-06-09,2450,,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566.0,1987-04-19,3000,,20
7839,KING,PRESIDENT,,1981-11-17,5000,,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698.0,1981-09-08,1500,0.0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788.0,1987-05-23,1100,,20
7900,JAMES,CLERK,7698.0,1981-12-03,950,,30
7902,FORD,ANALYST,7566.0,1981-12-03,3000,,20
7934,MILLER,CLERK,7782.0,1982-01-23,1300,,10

注意：将上述数据保存到.txt的文本文件中，然后将文件的扩展名后缀修改为 csv，即可完成 csv 文件的创建。

接下来，我们使用下列代码读写数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#仅仅一行代码就完成了数据读取，但是注意文件路径不要写错
df  = pd.read_csv("C:\\Users\\qwy\\Desktop\\data\\empdata.csv")
print