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最新推荐文章于 2025-05-26 16:53:33 发布

weixin_30834019

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原文链接：http://www.cnblogs.com/Baronboy/p/8488359.html

http://blog.youkuaiyun.com/qq_36099238/article/details/54576089

转载于:https://www.cnblogs.com/Baronboy/p/8488359.html

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pandas保存文件

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weixin_35266799的博客

05-26

957

在前面的章节中，我们已经深入了解了Pandas库在数据处理方面的强大功能，以及OpenPyXL库在Excel文件操作上的灵活性。现在，我们站在知识的高地上，回顾一下本书的核心内容，并展望Pandas与Excel集成应用的未来。Pandas与Excel的协作不仅仅是数据的简单传输，更是一种生产力的提升。通过Pandas库，我们能够将数据清洗、转换、分析等复杂操作变得简洁高效。而在将数据成果分享给非技术背景的同事或管理者时，Excel可能是最佳的展现形式。

pandas：如何保存数据比较好？

Gefangenes的博客

05-02

925

pandas能够保存的文件格式有很多，比如还有XMLJSONHTML等等，上面列出的4种是我认为比较典型，且在数据分析领域用的比较多的格式。4种磁盘占用读取效率写入效率csv96.7 MBpickle111.5 MBparquet31.4 MBfeather54.7 MB综合来看，当我们的数据量不大的时候，用CSV格式比较好，分享方便，可以用多种编辑器直接打开查看。当数据规模变大了之后，如果数据需要长期存储，而且不需要经常的更新写入，那么用parquet。

pandas数据加载与存储

m0_52331159的博客

10-24

3779

pandas数据分析之数据加载与存储

python pandas 文件保存/转换/处理

weixin_59656354的博客

07-21

782

【代码】python pandas 文件保存/转换/处理。

python将pandas datarame保存为txt文件的实例

09-19

### Python将Pandas DataFrame保存为TXT文件的知识点详解在数据处理领域，Pandas作为Python中的一个重要库，提供了丰富的功能来处理结构化数据。本文主要介绍如何使用Pandas将DataFrame对象保存为TXT文件的方法，...

【Python数据分析】Pandas_文件读写操作

qq_45951891的博客

06-17

583

在 CSV 文件中指定了一个列，然后使用index_col可以实现自定义索引。

使用python的pandas库读取csv文件保存至mysql数据库

12-24

第一：pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二：如果存在日期格式数据，利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd....

使用pandas将numpy中的数组数据保存到csv文件的方法

12-24

如果想保存numpy中的数组元素到一个文件中，通过纯Python的文件写入当然是可以实现的，但是总觉得是少了一点便捷性。在这方面，pandas工具的使用就会让工作方便很多。下面通过一个简单的小例子来演示一下。首先，...

pandas---文件读取与存储（csv、hdf、json、excel、sql）

weixin_43961909的博客

06-17

3308

数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格式，如CSV、SQL、EXCEL、JSON、 HDF5。

2024年Python最全资深程序员：学Python我推荐你用这几款编辑器，2024年最新面试考哪些

m0_60721649的博客

05-04

753

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据分析实战教程python 游戏开发实战教程Python 电子书100本。

Pandas常用操作命令（一）——数据读取、保存

Python当打之年

06-21

1939

Pandas常用操作命令系列

数据挖掘工具pandas（八）Pandas保存、读取外部数据

TFATS的博客

05-25

519

pandas保存、读取外部数据 1，pandas保存、读取csv文件 import numpy as np import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(4) day_data = np.random.normal(0,1,(500,507)) day_data = np.round(day_data,1) stock_list = ["股票"+ str(i) for i in range(day_data.shape[0])] date = [

Pandas读取保存数据

骑着居居追飞机的博客

09-24

1371

写文件方法读取文件，常用参数如下index_col指定索引列列下标指定为索引列名指定为索引对指定列解析为时间日期类型将指定的列解析为时间日期类型通过列下标解析该列为时间日期类型通过列名解析该列为时间日期类型将df的索引解析为时间日期类型指定字符分隔符为\t读取tsv文件Pandas和MySQL进行交互（读写）# 需要安装 pip istall pymysql# 需要安装 pip istall sqlalchemy# 导入sqlalchemy的数据库引擎。

pandas数据加载和保存

zj88189748的专栏

01-17

778

保存数据的方法都是to_开头，比如to_csv()、to_excel()、to_sql()、to_html()等等。1.4读取拆分单元格数据str.extract()1.4数据类型dtype。1.4读取转换为时间类型。

提升数据处理技巧：用Pandas实现高效的数据加载与保存

qq_51749909的博客

11-01

1084

在数据分析与数据科学的工作流程中，数据的输入与输出至关重要。Pandas库提供了广泛的输入输出功能，可以轻松地将数据从各种外部来源加载到Python中进行处理，同时也可以将处理后的数据保存回不同的文件格式或者数据库中。

02pandas读取和保存数据的方法

m0_51453764的博客

01-04

1318

本文介绍了pandas读取和保存数据的方法

pandas文件格式操作

03-14

### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样，也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。以下是具体的代码示例： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存对于JSON格式的数据，Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。具体实现如下所示： ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存针对Excel文件的操作，Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件，并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。注意：需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互当涉及关系型数据库时，Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库（如 SQLite, MySQL）。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回；或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。下面是基于SQLite的一个例子： ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景除了常规单维度索引外，在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。例如定义一个多层列名体系： ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结综上所述，Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包，适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。