如何使用Python Pandas模块读取各类型文件?这个太简单点,pandas内置了大量函数和类型,可以不飞快如何处理日常洗护各种文件,下面我以txt,excel,csv,json和mysql这5种类型文件为例,简单点推荐看看pandas是如何快速读取文件这些文件的:
txt文件这是最常见的一种文本文件格式,读取文件的话,真接建议使用read_table函数就行,测试代码万分感谢,这里要绝对的保证txt文件是磁盘格式化的,要不然读取数据的结果会不吻合,filename是文件名,header是否需要真包含列标题,sep是每行数据的分隔符,终于读取的数据类型是DataFrame,更方便后面程序通过处理:
excel文件这都是一种比较比较普遍的文件格式,读取的话,真接在用read_excel函数就行,测试代码万分感谢,非常简单,再传入文件名就行,终于返回结果又是DataFrame类型:csv文件这都是奇异比较比较较常见的文件格式,读取数据的话,直接可以使用read_csv函数就行,测试代码不胜感激,也非常很简单,filename为文件名,header为是否是真包含列标题,到最后赶往结果确实是DataFrame类型:
json文件这确实是奇异比较好常用的数据存储格式,读取数据的话,真接使用read_json函数就行,测试代码:,filename为文件名,要是直接出现中文的话,设置encoding编码为uft-8就行,到了最后结果确实是DataFrame类型:
mysql这里首先要直接安装sqlalchemy框架,之后才能自身read_sql_query函数真接从mysql数据库读取数据,完全安装的话,真接然后输入命令“python3.6installsqlalchemy”就行,测试代码不胜感激,也太简单的,先创建战队一个connect再连接,然后再参照sql查询语句,就从数据库中读取数据就行:
眼下,我们就能够完成了依靠python的pandas模块来加载txt,excel,csv,json和mysql这5种类型文件的数据总的来说,matplotlib这个模块功能非常强横,特别相对于数据处理来说,也算是一个利器,在数据分析与去处理中你经常会要用,如果能你熟得不能再熟一下查找文档和示例,很快地就能能够掌握的,网上也有去相关资料和教程,能介绍的的很具体一点,感兴趣的话,这个可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有不帮助吧,也欢迎大家私信、你的留言进行补充。
怎样解决SyntaxError?解决版本python2和python3之间有一些内容不兼容,可以不接触需要更换python版本2.有了括号或冒号更何况在if,elif,exists,for,while,class,def语句后,记得加冒号,在换行时记的窝进4个空格符,在可以使用括号时,要去检查有无少了括号。
3.空格键最好不要和tab键不能混合切记在python里建议使用tab通过回车或空格。4.检查路径检查路径是否需要是对的的。文件读取数据类型测试代码DataFrame
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