在python的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，數(shù)據(jù)分析結(jié)束后要進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可以說數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)是數(shù)據(jù)分析最必不可少的步驟，那么python的數(shù)據(jù)分析中怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)呢？接下來的這篇文章告訴你。
一、圖示
二、csv文件
1.讀取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路徑,usecols:指定讀取的列名，encoding:編碼
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8')
data.head()
name num
0 酥油茶 219.0
1 青稞酒 95.0
2 酸奶 62.0
3 糌粑 16.0
4 琵琶肉 2.0
#指定讀取的列名
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',usecols=['name'])
data.head()
name
0 酥油茶
1 青稞酒
2 酸奶
3 糌粑
4 琵琶肉
#如果文件路徑有中文，則需要知道參數(shù)engine='python'
data = pd.read_csv('d:/數(shù)據(jù)/food_rank.csv',engine='python',encoding='utf8')
data.head()
name num
0 酥油茶 219.0
1 青稞酒 95.0
2 酸奶 62.0
3 糌粑 16.0
4 琵琶肉 2.0
#建議文件路徑和文件名，不要出現(xiàn)中文
2.寫入csv文件
DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路徑,默認(rèn)None,sep:分隔符,默認(rèn)',' ,columns:是否保留某列數(shù)據(jù),默認(rèn)None,header：是否保留列名,默認(rèn)True,index:是否保留行索引,默認(rèn)True,na_rep:指定字符串來代替空值,默認(rèn)是空字符,mode:默認(rèn)'w',追加'a'
**Series**:`Series.to_csv`(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_)三、數(shù)據(jù)庫交互
pandas
sqlalchemy
pymysql
# 導(dǎo)入必要模塊
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#初始化數(shù)據(jù)庫連接
#用戶名root 密碼 端口 3306 數(shù)據(jù)庫 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查詢語句
sql = '''
select * from class;
'''
#兩個(gè)參數(shù) sql語句 數(shù)據(jù)庫連接
df = pd.read_sql(sql,engine)
df
#新建
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[34,56,78,90]})
df = pd.read_csv('ex1.csv')
# #寫入到數(shù)據(jù)庫
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")進(jìn)入數(shù)據(jù)庫查看 ：
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析入門之?dāng)?shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)的文章就介紹到這了,更多python學(xué)習(xí)內(nèi)容請(qǐng)搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章。
