Pandas数据的导入与导出

2023-11-10

Excel格式数据导入
文件格式 读取方法
Excel文件 read_excel()
CSV文件 read_csv()
txt文件 read_table()
Json文件 read_json()
MySQL文件 read_sql_table()
  • 对于上述这些方法,只需要一行代码就可以实现不同格式数据的导入,唯一区别在于他们拥有不同的参数
read_excel()
  • 不添加任何参数,会默认将Excel表格种的第一行识别为标题行

    df = pd.read_excel("表格.xlsx")
    df
    
    	学号	姓名
    0	1	  张三
    1	2	  李四
    2	3     王五
    
  • sheet_name参数,在一个Excel表格中,可能会有一个或多个Sheet,设置了sheet_name="Sheet1"表示我们想要读取Sheet1这个表格

    df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet1')
    df
    
    	学号	姓名
    0	1	  张三
    1	2	  李四
    2	3     王五
    
  • index_col参数,指定将Excel表格的第几列当作行索引。设置为0时,表示将Excel表格种的学号列设置为了行索引,原始索引被替换

    df = pd.read_excel("表格.xlsx",index_col=0)
    df
    
    学号	 姓名
    1	  张三
    2	  李四
    3     王五
    
  • header参数,将指定表格的第几行当作标题行

    • 利用read_excel()读取excel表格,总是默认将第一行数据识别为标题行,由于表格Sheet1自带标题行,我们可以不用做任何设置。但是Sheet2表格没有标题行,我们需要设置header=None,告诉Python程序该表格没有标题行
    df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet1')
    df
    
    	学号	姓名
    0	1	  张三
    1	2	  李四
    2	3     王五
    
    df = pd.read_excel('表格.xlsx',sheet_name='Sheet2',header=None)
    df
    
    	0	   1
    0	1	  张三
    1	2	  李四
    2	3     王五
    
  • usecols参数,指定导入Excel表格中的哪几列

    df = pd.read_excel("表格.xlsx",usecols=["姓名","语文"])
    df
    
    	姓名	语文
    0	张三	99
    1	李四	88
    2	王五	77
    
Excel格式数据的导出
  • 在Pandas模块中,利用to_excel()方法可以将数据导出为Excel文件,利用to_csv()方法可以将数据导出为CSV文件

    df = pd.read_excel("表格.xlsx")
    df
    
    	学号	姓名	语文	数学
    0	 1	 张三	  88	99		
    1	 2	 李四	  77	88
    2	 3	 王五	  66	90
    
    df.to_excel(
            excel_writer="导出.xlsx",
            index=False,
            sheet_name="成绩表",
            columns=["姓名","语文","数学"],
            na_rep=0,
            encoding="gbk"
        )
    
    • excel_writer参数用于指明文件的保存路径
    • index参数为False表示隐藏序列号,否则会自动生成一个序列号
    • sheet_name用于设置表格的名称
    • columns参数可以指定导出哪些列
    • **na_rep**参数可以将表格中的缺失值用指定值填充
    • encoding参数用于设置文件编码,一般根据自己的系统环境来设置
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