Python数据分析入门之数据读取与存储

关于Python数据分析入门之数据读取与存储的攻略，我将分以下几个方面进行讲解：

1. 什么是数据读取与存储

在数据分析的过程中，我们需要从各种来源，比如文本文件、数据库、Excel文件等中获取数据。同时，我们也需要把处理完的数据存储到特定的数据结构或文件格式中。因此，数据读取与存储是数据分析中非常重要的一部分。

2. 常用的数据格式

常见的数据格式有以下几种：

• 文本文件格式，比如CSV、TSV、JSON等；
• Excel文件格式，比如XLS、XLSX等；
• 数据库，比如MySQL、PostgreSQL、SQLite等；

3. Python中的数据读取与存储

Python几乎支持所有常见的数据读取与存储格式，常用的工具包有以下几个：

• CSV：Python标准库中的csv模块；
• Excel：pandas库中的read_excel和to_excel函数；
• JSON：Python标准库中的json模块和pandas库中的read_json和to_json函数；
• 数据库：Python标准库中的sqlite3模块和pandas库中的read_sql和to_sql函数；

下面，我将介绍下Python中使用pandas库进行CSV文件的数据读写，以及使用sqlite3进行SQLite数据库的读写操作。

3.1 示例1：CSV文件读写

• 数据读取：函数read_csv()

import pandas as pd

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

# 打印数据框的前5行
print(df.head())

• 数据存储：函数to_csv()

# 存储CSV文件
df.to_csv('example_new.csv', index=False)

3.2 示例2：SQLite数据库读写

• 数据库连接：函数connect()

import sqlite3

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

• 数据读取：函数read_sql_query()

import pandas as pd

# SQL查询语句
sql_query = '''
SELECT *
FROM example_table;
'''

# 读取SQL查询结果
df = pd.read_sql_query(sql_query, conn)

# 打印数据框的前5行
print(df.head())

• 数据存储：函数to_sql()

# 存储数据到数据库
df.to_sql('new_table', conn, if_exists='replace', index=False)

总结

在Python中，进行数据读取与存储的工具非常丰富，我们可以使用标准库中的模块，也可以使用第三方库来操作不同的数据格式。无论使用哪种方式，每一种都有其特定的应用场景，需要根据情况选择合适的工具来进行操作。