5、Python数据分析：数据的存储

1、将数据存储为Excel格式

某网上书城有如下的商品数据：

goods_id goods_name goods_price goods_type  goods_maker

G001   人工智能导论  19          人工智能    清华出版社

G002   数据科学导论  29          数据科学    邮电出版社

G003   机器学习导论  39          人工智能    清华出版社

G004   深度学习导论  28          人工智能    清华出版社

G005   数据科学简史  21          数据科学    机械出版社

G006   数据挖掘导学  59          数据科学    机械出版社

G007   智能制造导引  78          自动控制    机械出版社

G008   智能制造导论  99          自动控制    电子出版社

G009   自动控制导论  66          自动控制    电子出版社

G010   自动控制导引  38          自动控制    电子出版社

该数据可以输入到Excel，使用DataFrame读出，也可以直接写成DataFrame格式，如下所示。

#【1】直接将数据组织成DataFrame对象

# 忽略所有警告

import warnings

warnings.simplefilter("ignore")

import pandas as pd

# 定义数据

data = {

       'goods_id': ['G001', 'G002', 'G003', 'G004', 'G005', 'G006', 'G007', 'G008', 'G009', 'G010'],

       'goods_name': ['人工智能导论', '数据科学导论', '机器学习导论', '深度学习导论', '数据科学简史',

                      '数据挖掘导学', '智能制造导引', '智能制造导论', '自动控制导论', '自动控制导引'],

       'goods_price': [19, 29, 39, 28, 21, 59, 78, 99, 66, 38],

       'goods_type': ['人工智能', '数据科学', '人工智能', '人工智能', '数据科学', '数据科学', '自动控制'

                      , '自动控制', '自动控制', '自动控制'],

       'goods_maker': ['清华出版社', '邮电出版社', '清华出版社', '清华出版社', '机械出版社', '机械出版社'

                       , '机械出版社', '电子出版社', '电子出版社', '电子出版社']

}

# 创建DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

# 显示DataFrame

df

#【2】读文件方式，将数据读出并返回DataFrame对象

import pandas as