学习笔记(33):零基础搞定Python数据分析与挖掘-数据的读取(一)

本文详细介绍Pandas模块在数据处理中的应用,包括数据读取、概览、筛选、汇总及合并等关键操作,适合初学者快速掌握数据处理技巧。

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pandas 模块

1、掌握外部数据的读取

2、如何快速的认知数据的概览信息

3、数据子集的筛选与清洗

4、数据的汇总处理

5、数据的合并与连接

 

 

1、数据读取 文本文件、电子表格、数据库数据读取

1.1、pd.read_csv(filepath or buffer,sep=',',header='infer',names==None,usecols=None,skiprows=None,skipfooter=None,converters=None,encoding=None)

filepath_or_buffer:指txt文件或者csv文件所在的具体路径。

sep:指定原数据集忠个字段之间的分隔符,默认为逗号‘,’

header:是否需要将原数据集忠的第一行作为表头,默认第一行用作地段名称没有表头 header为None。

id name age  #表头 (字段 字段 字段)

2   liujie   12  #变量

names:如果原始数据集中没有字段,可以通过该参数在数据读取的时候给数据框添加具体的表头。

usecols:指定需要读取原始数据集中的哪些变量名。

skiprows:数据读取时,指定需要跳过的原始数据集开始的首行数。

skipfooter:数据读取时,指定需要跳转过原数据末尾的行数

converters:用于数据类型的转换。(以字典形式指定)

ecoding:如果文件中包含中文,有时需要指定字符编码。

 

 

 

 

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