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 Pandas.factorize()

    让我们来详细讲解Python Pandas.factorize()方法的完整攻略。 一、Pandas.factorize()方法介绍 Pandas.factorize()方法用于将一列中的离散型数据转换成连续的数值型数据。它返回一个元组,包含两个数组,第一个数组是每个唯一值的编码,第二个数组是唯一的、有序的值。 二、Pandas.factorize()方法使…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何将Pandas数据框架写入多个Excel表

    当需要将Pandas数据框架写入多个Excel表时,可以使用Python的xlsxwriter库。xlsxwriter库提供了Worksheet类,支持创建和格式化Excel工作表。我们可以即使使用Worksheet类的add_table()方法将Pandas数据框架写入Excel。 以下是详细的步骤: 引入必要的Python库和模块,包括Pandas、xl…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解

    下面是“pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解”的完整攻略。 标题 首先,在文档开头应该添加一个标题,如下所示: pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解 简述 pandas是Python中十分常用的数据处理工具,其DataFrame中的iloc方法可以用于对数据进行随机访问和切片操作,其用法如下: DataFrame.il…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas中删除列名中的空格

    在Pandas中,删除列名中的空格可以通过以下两种方式实现: 使用字符串方法str.replace()替换空格: import pandas as pd # 创建包含有空格的列名的DataFrame df = pd.DataFrame({‘C ol 1’: [1, 2, 3], ‘C ol 2’: [4, 5, 6], ‘C ol 3’: [7, 8, 9]…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas数据处理之绘图的实现

    下面是关于“pandas数据处理之绘图的实现”的完整攻略。 1. Pandas绘图函数简介 Pandas是数据处理的强大工具,它也提供了丰富的绘图函数用来可视化数据。主要包括以下绘图函数: 线型图:DataFrame.plot()、Series.plot()、df.plot.line()、df.plot(kind=’line’) 柱状图:df.plot.ba…

    python 2023年5月14日
    00
  • Pandas处理缺失值的4种方法

    什么是缺失值 在实际数据分析过程中,经常会遇到一些数据缺失的情况,这种情况可能是由于以下原因导致的: 数据收集的不完整:有些数据可能由于各种原因无法获取或者未收集到。 数据输入错误:数据收集者可能会犯一些输入错误,例如遗漏一些数据或者输入了一些不正确的数据。 数据处理错误:数据处理过程中可能会犯一些错误,例如计算错误或者数据合并错误等。 数据保存错误:数据保…

    Pandas 2023年3月5日
    00
  • 如何在现有的Pandas DataFrame中添加一行

    要在Pandas DataFrame中添加一行,通常可以使用loc函数进行操作。具体步骤如下: 定义要添加的行数据,可以是一个字典或一个列表。 使用loc函数将数据添加到DataFrame中。 以下是详细的操作步骤和示例代码: 定义要添加的行数据 我们假设有以下DataFrame: import pandas as pd data = { ‘name’: […

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Python中把pandas DataFrame转换成SQL

    把pandas DataFrame转换成SQL的过程可以通过pandas提供的to_sql方法来实现。下面是详细的攻略: 1. 连接数据库 在使用to_sql方法之前,我们需要先建立与数据库的连接。我们可以使用Python中的SQLAlchemy库(需要先安装)来建立连接。下面是示例代码: from sqlalchemy import create_engi…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部