Pandas数据读取

读取规则

Pandas需要先读取表格类型的数据，然后进行分析，表格属于读取方式如下：

数据类型	说明	Pandas读取方法
csv、tsv、txt	用逗号分隔、tab分割的纯文本文件	pd.read_csv
excel	微软xls或者xlsx文件	pd.read_excel
mysql	关系型数据库表	pd.read_sql

读取纯文本文件(csv,tsv,txt)

import pandas as pd
# 定义文件路径
fpath = "./datas/ml-latest-small/ratings.csv"
#使用pd.read_csv读取数据
ratings = pd.read_csv(fpath)
# 查看前几行数据,head里面可以填写查看前面多少行数，不填写，默认展示前五行
ratings.head()

# 查看末尾几行数据,tail里面可以填写查看前面多少行数，不填写，默认展示最后五行
ratings.tail()

# 查看数据的形状，返回(行数、列数)
ratings.shape
# 结果为：(100836, 4)

# 查看列名列表
ratings.columns
# 结果为：Index(['userId', 'movieId', 'rating', 'timestamp'], dtype='object')

# 查看索引列
ratings.index
# 结果为：RangeIndex(start=0, stop=100836, step=1)

# 查看每列的数据类型
ratings.dtypes
# 结果为：
# userId         int64
# movieId        int64
# rating       float64
# timestamp      int64
# dtype: object

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读取txt文件

• 读取txt文件需要自己指定分隔符，列名（如果txt文件中没有设置列名，可以将header设置为None,然后通过names参数来设置显示的列名）

# 设置文件读取路径
fpath = "./datas/crazyant/access_pvuv.txt"

# 读取txt文件
pvuv = pd.read_csv(
				   fpath,
				   sep='\t',# 分隔符
				   header=None,# 列名
				   names=['pdata','pv','uv']
)

# 打印所有数据
pvuv

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读取excel文件

# 设置文件路径
fpath = "./datas/crazyant/access_pvuv.xlsx"
# 读取excel文件
pvuv = pd.read_excel(fpath)
# 打印excel中所有内容
pvuv

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