python pandas读取文件内容_python-如何使用pandas包读写数据文件

本文详细介绍使用Python的Pandas库进行CSV文件的读写操作。包括如何导入Pandas库,利用read_csv函数读取不同格式的数据,并指定列名;同时讲解如何将DataFrame格式的数据写入CSV文件。

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在很多时候我们厌烦了【open】一个文件,再去进行读和写,特别是对于学习python的新手同学来说。而pandas包是一个很好的处理数据的包,今天我们来一起学习一下如何使用pandas包来读写数据文件吧!

工具/原料

pycharm

python3.7

win10/7

方法/步骤

1

首先介绍如何对pandas进行读取文件,对于如下图所示的文件我们如何读取出来呢?第一步我们导入pandas包;

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读取文件时,使用【read_csv】函数一般包括文件名(这个自行定义),【sep】表示每一列数据之间的分割方式,是空格形式【' '】,还是tab形式【'\t'】或者其他形式,但常用的无非就这两种。【header=None】表明数据中的第一行不作为列名;使用head打印前十行看一下效果:

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3

如果需要自行指定列名,形如下图,以【names】参数,每个[]中代表每一列的名字,有几列就定义几个列名;再打印出来看看效果:

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写文件所用到的函数是【to_csv】函数。首先假设我们随便定义一个【a】数组,打印出来;

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5

然后将数组转化为Dataframe形式,注意,只有Dataframe形式才能用pandas包写入,而且在使用pandas包时,数据一概都是Dataframe形式。这里写入的参数中有一个【index=0】表示数据写入时不需要写入索引;

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6

这样打开【test】文件,发现写入成功了

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END

注意事项

对于不等长的数组读写可使用numpy包!

欢迎交流!

经验内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。

举报作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创,未经许可,谢绝转载。

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### 如何使用 PythonPandas读取不同格式的文件 Pandas 是一种强大的数据分析工具,支持多种数据格式的读写操作。以下是关于如何利用 Pandas 读取常见文件格式的具体方法。 #### 1. Excel 文件 通过 `pandas.read_excel()` 方法可以轻松读取 Excel 文件内容。此函数允许指定文件路径以及目标工作表名称或索引号。如果未提供 sheet 名称,则默认会加载第一个工作表的数据[^3]。 ```python import pandas as pd # 加载整个 Excel 工作簿的第一个 Sheet 数据 df = pd.read_excel("example.xlsx") # 如果要加载特定的工作表 (Sheet),可以通过参数 'sheet_name' 来实现 df_specific_sheet = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="Sheet2") ``` #### 2. CSV 文件 CSV(逗号分隔值)是一种常见的平面文件格式,`pandas.read_csv()` 函数用于处理此类文件。它能够解析本地磁盘上的文件或者网络 URL 链接指向的资源。 ```python # 基础用法:从本地路径读入 csv 文件 csv_data = pd.read_csv('data.csv') # 自定义分隔符;例如 tab 键作为字段间隔的情况 tab_separated_data = pd.read_csv('data.tsv', sep='\t') ``` #### 3. JSON 文件 JSON 格式的文档通常被用来存储结构化信息。借助于 `pd.read_json()` 可以快速转换成 DataFrame 表格形式以便进一步分析。 ```python json_df = pd.read_json('file.json') # 对某些嵌套型 json 结构可能需要额外设置 orient 参数调整导入方式 nested_json_df = pd.read_json('complex_file.json', orient='records') ``` #### 4. SQL 查询结果集 当面对数据库场景时,可以直接执行查询并将返回的结果保存到 Pandas Dataframe 中去。这需要用到 SQLAlchemy 或者 pymysql 这样的连接器配合 read_sql_query() 功能完成任务。 ```python from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('sqlite:///mydb.sqlite') # 替换为实际使用的 DBMS URI sql_dataframe = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name;", engine) ``` 以上就是几种主要类型的外部数据源接入手段介绍。每种情形下都有各自适用的最佳实践方案可供探索尝试[^2]。
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