pandas 读取各种格式文件的方法

当我们在数据分析的过程中,常常需要从各种各样的文件(CSV、Excel、SQL、JSON等)中读取数据。而在Python数据分析领域中,使用pandas库进行数据读取是非常常见的选择。本文将详细介绍pandas读取各种格式文件的方法,涵盖CSV、Excel、SQL、JSON等格式。

一、读取CSV文件

CSV文件是最常见的一种数据文件格式。读取CSV文件是pandas最常用的操作之一,它可以使用read_csv()函数来进行读取。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv', header=None) # header=None表示文件没有列名

print(df.head())

上述代码中的df就是读取CSV文件的返回值,文件路径需要根据情况进行修改。read_csv()函数实际上返回的是一个DataFrame对象,我们在读取完成后便可以像操作普通pandas DataFrame一样进行数据操作。

二、读取Excel文件

pandas可以非常方便地读取Excel文件。需要知道的是,Excel文件有很多种格式(xls、xlsx、xlsm等),pandas支持这些格式的读取。首先需要安装openpyxl模块,它是pandas读取xlsx/xlsm格式文件的依赖包。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

print(df.head())

上述代码中read_excel()函数读取了名为example.xlsx的Excel文件,并返回了Sheet1表单的全部内容。

三、读取SQL数据

pandas可以使用read_sql()函数来读取SQL数据。该函数需要MySQL Connector/Python或SQLite以及对应的驱动程序。首先需要使用Python连接到数据库,然后使用read_sql()函数读取SQL数据。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd

engine = create_engine('mysql://user:pass@localhost:3306/example')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', con=engine)

print(df.head())

上述代码中使用了SQLAlchemy来创建一个MySQL连接对象engine,接着使用pandas的read_sql()函数从数据库中读取数据。读取完成后,我们可以对返回的DataFrame对象进行数据操作。

四、读取JSON数据

JSON格式的数据在Python分析中越来越常见,这也使pandas读取JSON文件的需求越来越重要。pandas提供了read_json()函数来读取JSON数据。

import pandas as pd

df = pd.read_json('example.json')

print(df.head())

上述代码中的df是读取example.json文件后返回的DataFrame对象,我们可以像平常一样对它进行数据操作。

五、读取HTML表格数据

对于从HTML文件读取表格数据,pandas同样可以完成这个任务。read_html()函数可以自动将HTML文件中的表格转化成DataFrame。

import pandas as pd

url = 'example.html'
dfs = pd.read_html(url)
df = dfs[0]

print(df.head())

这里同样是使用pd.read_html()从例子网页中读取HTML表格数据。需要注意的是,pd.read_html()返回的是一个包含DataFrame对象的list,我们需要根据HTML文件的具体情况选择并去除其中我们需要的DataFrame。

六、读取其他格式数据

pandas读取数据是一件非常方便的事情,它还可以读取其他许多格式的数据。例如:

import pandas as pd

df = pd.read_fwf('example.fwf') # 读取固定宽度格式的文件
df = pd.read_clipboard() # 从剪切板读取数据

通过这种方式,pandas可以读取几乎所有常见的数据文件格式。

希望这篇文章对读者能有所帮助,在数据分析过程中使用pandas更加得心应手。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:pandas 读取各种格式文件的方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python 绘制桑基图全面解析

    Python 绘制桑基图全面解析 桑基图(Sankey Diagram),也称桑基能量平衡图、桑基能流图,用于显示元素之间的流动。在此,我将向您介绍如何使用Python绘制桑基图的方法。 安装matplotlib库 在进行桑基图绘制之前,我们首先需要安装Matplotlib库,它是Python中广泛使用的绘图库。 您可以在命令行中使用下面的命令进行安装: p…

    python 2023年6月13日
    00
  • python pandas处理excel表格数据的常用方法总结

    首先我们来讲解一下“python pandas处理excel表格数据的常用方法总结”的完整攻略。 1. 安装pandas库 在处理excel表格数据之前,首先需要安装pandas库。你可以通过以下命令在终端中进行安装: pip install pandas 2. 导入需要处理的excel表格 在Python中,我们使用pandas库的read_excel()…

    python 2023年5月14日
    00
  • pandas 对series和dataframe进行排序的实例

    下面是关于“pandas对series和dataframe进行排序的实例”的完整攻略: 1. Series排序实例 1.1 构建Series对象 首先我们需要构建一个Series对象,假设我们有一个学生成绩的列表,其中包括语文、数学和英语三个科目的成绩,我们可以使用pandas的Series对象来保存这些数据: import pandas as pd sco…

    python 2023年5月14日
    00
  • 关于Pyinstaller闪退的补救措施

    关于Pyinstaller闪退的补救措施,我们可以从以下几方面入手: 1. 使用Pyinstaller命令行参数 Pyinstaller是一款将Python代码打包成独立可执行文件的工具,通常情况下,使用 -F 参数即可将代码打包成单个可执行文件。但是,如果你的代码中使用了某些第三方库或资源文件,那么就需要使用一些额外的参数来指定这些文件,并将其打包进可执行…

    python 2023年5月14日
    00
  • 使用Pandas创建水平条形图

    下面我将为您详细介绍使用Pandas创建水平条形图的完整攻略。 1.准备数据 首先,我们需要准备数据,并将其存储在Pandas的DataFrame对象中。 下面是一个示例DataFrame,其中包含每个月份的销售数据: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt sales_data = {‘Mon…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在 Python 中为 CSV 文件添加页眉

    在Python中,我们可以使用csv模块来方便地处理CSV文件。以下是如何为CSV文件添加页眉的详细步骤: 1.导入csv和io模块 import csv import io 2.创建一个新的字符串IO对象并写入页眉 header_list = [‘姓名’, ‘性别’, ‘年龄’] s_io = io.StringIO() writer = csv.writ…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • jupyter notebook读取/导出文件/图片实例

    下面是关于Jupyter Notebook读取/导出文件/图片的详细攻略。 一、读取文件 1.读取csv文件 读取csv文件可以使用pandas库中的read_csv()函数。假设我们的csv文件名为example.csv,其中包含三列数据,我们可以在Jupyter Notebook的代码块中输入以下代码来读取该文件: import pandas as pd…

    python 2023年6月13日
    00
  • Python pandas读取CSV文件的注意事项(适合新手)

    让我来为您讲解“Python pandas读取CSV文件的注意事项的完整攻略”。 什么是CSV文件? CSV(Comma-Separated Values)意思为“逗号分隔值”,通俗来说,就是每一行表示一条数据,每个字段之间用逗号进行分隔,不同行之间用回车换行进行分隔的一种文本文件格式。 为什么要使用pandas读取CSV文件? pandas是python中…

    python 2023年5月14日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部