pandas读取文件

首先导入库

import pandas as pd

1. 读取纯文本文件

1.1 pandas读取文件csv文件:

csv = "xxx/xxx/xxx.csv"
pd.read_csv(csv)

- 基础操作:

df.head()  ##查看前面五行数据
df.shape  ##查看数据形状(行数,列数)
df.columns ##查看列名列表
df.index ##查看索引列
df.dtypes ##查看每列的数据类型

1.2 读取txt文件,自己指定分隔符,列名

txt_r = "xxx/xxx/xxx.txt"
df = pd.read_csv(
    txt_r,
    sep="\t",  ##分隔符
    header=None,
    names=['xxx','xxx','xxx'] ##列名
)

2.读取excle文件

xlsx_r = "xxx/xxx/xxx.xlsx"
pd.read_excel(xlsx_r)

3. 读取MySQL数据库

3.1 python读取数据库

连接数据库

import pymysql
conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1', ##域名
    user='root',  ##用户名
    password='xxx', ##密码
    database='xxx', ##数据库名称
    charset='utf8'
)

-  如果不用pandas获取数据

cur = conn.cursor()
sql = "select * from table"
cur.execute(sql)
res_one = cur.fetchone() ##获得第一条数据
res_all = cur.fetchall() ##获得所有数据
cur.close()
conn.close()

-  使用pandas获取数据

sql = "select * from table"
df3 = pd.read_sql(sql,conn)

 

 

 

 

 
posted @   花桥  阅读(235)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布:重大改进与新特性概览!
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 单线程的Redis速度为什么快?
点击右上角即可分享
微信分享提示