pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])






 


Pandas数据存取
Pandas可以存取多种介质类型数据，例如：内存、文本、CSV、JSON、HTML、Excel、HDF5、SQL等

生成数据

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

df




 


Pandas存取CSV


写入CSV




df.to_csv('foo.csv')

df.to_csv('foo.csv',index=False) #不保存行索引




 


读取CSV




pd.read_csv('foo.csv')




 


读取CSV其他参数




pd.read_csv(
    'aaa.csv', #文件名
    usecols=[0,1,2,4], #读取指定列
    nrows=10, #读取前几行
    encoding='GBK' #编码，根据文本编码修改，默认utf-8,可以指定为GBK
)


'''
data,time,name,age
20100101,000000,"张三",18
20100101,230000,"李,四",28
'''

x = pd.read_csv(
    'aaa.csv',
    parse_dates={'timestamp': ['data','time']}, #将两列合并解析为时间格式
    index_col='timestamp' #将时间设为行索引
)




 


    

  • csv文件内有汉字等特殊符号时，csv文件编码应为utf-8(无BOM)可默认正常读取，如果编码是ANSI，加参数encoding='GBK'
    • 

  • 数据内有逗号时，左右加英文半角双引号，可以正常解析
    • 





Pandas存取HDF5


写入HDF5




df.to_hdf('foo.h5','df')




 


从HDF5读取




pd.read_hdf('foo.h5','df')




 




Pandas存取Excel(xlsx)


写入Excel文件




df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='Sheet1')




 


从Excel文件读取