python关于pandas导入数据方法

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转载最新推荐文章于 2026-07-07 11:18:36 发布 3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

FPGA驱动AD9516时钟芯片：SPI配置与VCO校准避坑指南 SPI通信是FPGA与外围芯片交互的基础协议，其核心在于时钟极性、相位配置及数据建立保持时间的精确控制。在高速时钟芯片如AD9516的应用中，SPI时序的微小偏差会导致寄存器写入失败，进而引发VCO校准异常和输出频率错误。正确的SPI实现能确保配置可靠性，广泛应用于ADC/DAC时钟树、高速收发器参考时钟等场景。本文深入剖析从官方软件到Verilog代码的完整链路，重点解决SPI时序、VCO校准顺序及输出使能等关键问题，帮助工程师快速定位并修复配置故障。阅读详情

外部数据导入

导入excel文件

pandas导入excel用read_excel()方法：

import pandas as pd
excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8')复制代码

姓名  年龄    工作    工资
0   张三  25    学生      200
1   李四  24    工人     3000
2   王伟  28    NaN      5000
3  王二毛  22  自由职业   6000复制代码

第一个参数是路径，既可以使用绝对路径又可以使用相对路径，如果文件名含有汉字，注意指定设置一下属性encoding = 'utf-8' ,另设置 sheet_name 指定具体的Sheet名字，也可传入sheet的顺序，从0开始。

excel_file1 = pd.read_excel('data/test.xlsx',sheet_name = 0)复制代码

指定索引

行索引默认从0开始，通过 index_col 设置， header 设置行索引。

excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8'，index_col=0)复制代码

年龄    工作    年资
姓名                 
张三   25    学生      200
李四   24    工人     3000
王伟   28   NaN       5000
王二毛  22  自由职业   6000复制代码

excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8'，header=1)复制代码

张三  25    学生     200
0   李四  24    工人    3000
1   王伟  28   NaN      5000
2  王二毛  22  自由职业  6000复制代码

指定索引列

有时本地文件列数太多，可以设置 usercols 指定导入的列,也可以列表形式传入多个值，表示传入哪些列。

excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8',usecols=[0,2])复制代码

姓名    工作
0   张三    学生
1   李四    工人
2   王伟    NaN
3  王二毛  自由职业复制代码

常用方法

shape() 可以获取excel文件的行和列，以元祖形式返回；
info() 获取数据类型；
astype() 可转换列里面的数据类型，括号里是要转换的目标类型；如 df[列2].astype('float64') ;df['列'].dtype 可查看列的类型
isnull() 判断哪个值是缺失值；
dropna() 删除有缺失值的行，返回删除后的数据，传入参数how=all,要全为空值才会删除；
fillna() 括号内可直接填入要要填充的值，也可指定列填充，以字典形式传参；
drop_duplicates() 默认对所有重复值判断，默认保留 keep=first 第一个行值；通过 keep 修改，值可为last ，保留最后一个，还可设置 keep 为 False ,一个也不保留。另也可指定列名去重，如传入参数subset =['列名1，列名2']，注意是以列表形式传参；
head() 传入的参数代表获取前几行；
describe() 掌握数值的分布情况，如均值，最值，方差，分位数。
column 和 index 可设置 列索引 和 行索引 ，以 列表 形式传参;
set_index() 重新设置索引列，传入要指名要用做行索引的名称；
reset_index(level = None,drop=False,inplace = False) ，level指定要将层次化索引的第几级别转化为columns ,第一个索引为0级，第二个为1级，默认全部转化为columns。 drop 是否将原索引删掉， inplace是否修改原数据表；该方法常用于数据分组和数据透视表中。
rename() 重命名索引，可重新设置 columns 和 index ,以 字典 形式传参， key 为原值， value 为替换后的值。

导入CSV文件

pandas导入csv文件用read_csv()方法；

import pandas as pd
csv_file1 = pd.read_csv('.\\data\\train-pivot.csv',index_col=0,header=0,nrows = 2) 复制代码

通过 sep 设置分割符， encoding 指定编码格式。导入csv文件要指定为gbk,不然会报错，如果一个大文件你只需看前面几行，通过 nrows 设置。

import pandas as pd
csv_file1 = pd.read_csv('data/train-pivot.csv',encoding='gbk',nrows=2)
print(csv_file1)复制代码

用户ID 客户分类    区域 是否省会  7月销量  8月销量  
0  59224   A类  一线城市    是     6    20     0
1  55295   B类  三线城市    否    37    27    35复制代码

可以设置 usercols 指定导入的列。

用户ID    区域
0  59224  一线城市
1  55295  三线城市
2  46035  二线城市
3   2459  一线城市
4  22179  三线城市复制代码

导入sql

pandas中有 read_sql() 方法：

import pandas as pd
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host = 'localhost',user = 'python',
                       password = 'passwd',db = 'test',
                       charset = 'utf-8'
                       )
'''
user:用户名
password:密码
host:数据库地址/本机用localhost
db:数据库名
charset:编码，一般为utf-8
'''
sql = "SELECT * FROM user" # 写要执行的sql语句
pd.read_sql(sql,conn)复制代码

源于https://www.codercto.com/a/73739.html

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