pandas读取不同数据的操作

pandas 是 Python 里用于数据处理和分析的强大库，它能够读取多种不同格式的数据。下面为你介绍几种常见数据格式的读取操作：

1. 读取 CSV 文件

CSV（逗号分隔值）文件是常用的数据存储格式，pandas 可借助 read_csv 函数读取。

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.head())

2. 读取 Excel 文件

若要读取 Excel 文件，可使用 read_excel 函数。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df.head())

3. 读取 JSON 文件

JSON（JavaScript 对象表示法）是轻量级的数据交换格式，pandas 用 read_json 函数读取。

import pandas as pd

# 读取 JSON 文件
df = pd.read_json('example.json')
print(df.head())

4. 读取 SQL 数据库

若要从 SQL 数据库读取数据，可使用 read_sql 函数。这里以 SQLite 数据库为例。

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 从数据库读取数据
query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql(query, conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

print(df.head())

5. 读取 HTML 表格

pandas 能从 HTML 页面提取表格数据，使用 read_html 函数。

import pandas as pd

# 从 HTML 页面读取表格
url = 'https://example.com'
tables = pd.read_html(url)

# 选择第一个表格
df = tables[0]
print(df.head())

这些示例代码展示了 pandas 读取不同数据格式的基本方法。在实际应用中，你可依据具体需求对函数参数进行调整。