Pandas 常用的資料讀取方法

# 讀取普通分隔資料：read_table

# 可以讀取txt，csv（逗號分隔符的資料）
import os
os.chdir(
'c:/users/public/desktop/'
)data1 = pd.read_table(
'data1.txt'
, delimiter=
',',header =
0, index_col=1)
print
(data1)
# delimiter：用於拆分的字元，也可以用sep：sep = ','
# header：用做列名的序號，預設為0（第一行）
# index_col：指定某列為行索引，否則自動索引0, 1, .....
# read_table主要用於讀取簡單的資料，txt/csv

# 讀取csv資料：read_csv

# 先熟悉一下excel怎麼匯出csv
data2 = pd.read_csv(
'data2.csv'
,engine =
'python'
)print
(data2.head())
# engine：使用的分析引擎。可以選擇c或者是python。c引擎快但是python引擎功能更加完備。
# encoding：指定字符集型別，即編碼，通常指定為'utf-8'
# 大多數情況先將excel匯出csv，再讀取

data3 = pd.read_excel(

'地市級黨委書記資料庫（2000-10）.xlsx'
,sheetname=
'中國人民共和國地市級黨委書記資料庫（2000-10）'
,header=0)
print
(data3)
# io ：檔案路徑。
# sheetname：返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=none是返回全表 → ① int/string 返回的是dataframe ②而none和list返回的是dict
# header：指定列名行，預設0，即取第一行
# index_col：指定列為索引列，也可以使用u」strings」

Pandas讀取行列資料最全方法

1 讀取方法有按行 單行，多行連續，多行不連續 按列 單列，多列連續，多列不連續 部分不連續行不連續列 按位置 座標 按字元 索引 按塊 list 函式有 df.iloc df.loc df.iat df.at df.ix 2 轉換為df，賦值columns，index，修改新增資料，取行列索引 d...

pandas讀取資料

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Pandas 資料讀取

1.讀取table 讀取普通分隔資料 read table 可以讀取txt，csv import osos.chdir f 首先設定一下讀取的路徑 data1 pd.read table data1.txt delimiter header 0 print data1 data1 pd.read t...