Pandas文件操作

数据读取与存储

csv文件

1、读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码

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

#指定读取的列名
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

#如果文件路径有中文，则需要知道参数engine='python'
data = pd.read_csv('d:/数据/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
#建议文件路径和文件名，不要出现中文

2、写入csv文件

DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路径,默认None,sep:分隔符,默认',' ,columns:是否保留某列数据,默认None,header：是否保留列名,默认True,index:是否保留行索引,默认True,na_rep:指定字符串来代替空值,默认是空字符,mode:默认'w',追加'a'

 **Series**:`Series.to_csv`\(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)

数据库交互

• pandas
• sqlalchemy
• pymysql

# 导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

#初始化数据库连接
#用户名root 密码   端口 3306  数据库 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查询语句
sql = '''
    select * from class;
'''
#两个参数   sql语句  数据库连接
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')
# #写入到数据库
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")

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