pandas读写excel文件和csv文件

机器学习基础—pandas读取表格文件

前言：上一期对pandas的数据结构，dataframe格式做了一个简要的介绍，这一期继续介绍机器学习中常见的表格文件读写问题，任然采用pandas包的内置函数对各类常见表格文件的读写进行介绍

1.excel文件读写(后缀为.xlsx)

利用pandas读取文件主要用到的函数时是read_xxx()，读取后的返回的数据格式为dataframe格式，下面对几种read_xxx()一一介绍

1.1 pd.read_excel()可以用来读取excel文件，函数定义：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None,   
              skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None,   
              parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None,   
              thousands=None, convert_float=True, converters=None,   
              dtype=None, true_values=None, false_values=None,   
              engine=None, squeeze=False, **kwds)  

常用的参数解释：

• sheet_name: excel文件中的表名

• index_col: 使用哪一列作为行索引，默认从0开始

• usecols: 读取表格中哪几列，必须是位置索引

• header: 哪一行设置为列索引，默认是第一行，即header = 0

• date_parser：解析日期的函数

• parse_dates：尝试将数据解析为日期，默认为False。如果为True，则尝试解析所有列。此外，还可以指定需要解析的一组列号或者列名

• names: 列索引

• engine: 默认是C，如文件路径存在中文时，engine= “python”

• encoding: 默认是utf-8，还可以是gbk

• skiprows: 跳过前几行读取文件，默认从0开始

• nrows: 读取多少行数据

• converters: 列名跟函数之间的映射关系组成的字典

例如：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('C:/Users/chepengyuan/Desktop/学生信息.xlsx')
data

	姓名	年龄	学号	成绩
0	王益	20	1618402	90
1	时年	19	1618401	98
2	柳琴	21	1618302	89
3	萨蒂	20	1618301	88

1.2 pd.to_excel()可以用来写入excel文件，函数定义：

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name