pandas读取函数

pandas内置10多种数据源读取函数，常见的csv和excel
直接读取返回的就是数据框
可以保存为csv和exel格式
读取csv注意编码，常用编码utf-8和gbk2312

使用DataFrame的函数(下面对象简写为df)

df.head(),参数为整数，查看表格前几行

df.tail（），查看表格末尾几行

df.dtypes,返回每一列的数据类型

但是在读取文件规定某一列的数据类型时，属性是dtype，没有s，如下面例子

df.read_csv()读取文件函数中的参数含义

该函数默认的将数据第一行作为表头

1.encoding=’’

文件编码方式：常用utf-8,gbk(中文)

2.dtype = {‘列名’= 数据类型 ，}

规定某一列数据的读取类型。int64,object,str…

3.nrows=

单个数值，读取前几行,

4.sep=’， ’

读取文件的分割符设置，默认为逗号，平常不改

5.na_values =

缺失值，将和这个值相等的数值内容删除，这个值必须是数值，不是字符串

6.header=

将第几行作为表头，自动默认为0

a=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk')
print(a);print('a读取后的dtype数据为---');
print(a.dtypes);print('b读取后的dtype数据为---')
b=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk',\
			dtype={'年龄':object})
print(b.dtypes);print('c读取后的nrow数据为----')
c=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk',\
			dtype={'年龄':object},nrows=2)
print(c);print('d读取后的na_values数据为----')
d=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk',\
			na_values=5)
print(d)
f=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk',header=1)
print('添加了header的f====');print(f)
'''
   姓名  年龄 性别
0  小五   5  男
1  李四   6  男
2  小红   4  女
a读取后的dtype数据为---
姓名    object
年龄     int64
性别    object
dtype: object
b读取后的dtype数据为---
姓名    object
年龄    object
性别    object
dtype: object
c读取后的nrow数据为----
   姓名 年龄 性别
0  小五  5  男
1  李四  6  男
d读取后的na_values数据为----
   姓名   年龄 性别
0  小五  NaN  男
1  李四  6.0  男
2  小红  4.0  女
'''

df.read_excel()

和read_csv()基本相同，多了一个sheet_name=’ ',用于说明读取那个工作页
sheet_name的参数可以时自己命名的表名，也可以是索引的整数值

f=pd.read_excel(r'read_excel.xlsx',encoding='gbk')
print('添加了的f====');print(f)
e=pd.read_excel(r'read_excel.xlsx',sheet_name='Sheet2',encoding='gbk')
print(e)
'''
添加了的f====
   姓名  年龄 性别	#默认读取了第一个
0  小五   5  男
1  李四   6  男
2  小红   4  女
   姓名  年龄 性别	#Sheet2中内容
0  王贵  24  男
1  狗子  35  男
2  黑蛋  23  女
'''

pandas保存数据

to_csv()和to_excel()

常用参数

index=

False:表示不保存索引号(平常会这样使用)；True:保存索引号

encoding = ’ ’

编码方式设置，有中文时，csv保存时使用**’GBK‘**
而表格的保存可以使用utf-8

f=pd.read_excel(r'read_excel.xlsx',encoding='gbk')
print('添加了的f====');print(f)
e=pd.read_excel(r'read_excel.xlsx',sheet_name='Sheet2',encoding='gbk')
print(e)
d=pd.concat([e,f],ignore_index=False,)
d.to_excel('my_csv.xlsx',encoding='utf-8',index=False)
'''
添加了的f====
   姓名  年龄 性别
0  小五   5  男
1  李四   6  男
2  小红   4  女
   姓名  年龄 性别
0  王贵  24  男
1  狗子  35  男
2  黑蛋  23  女
'''