使用read_csv方法讀取,結果為dataframe格式;
在讀取csv檔案時,檔名稱盡量是英文;
引數較多,可以自行控制,但多數時候使用預設引數;
讀取csv時,注意編碼,常用的編碼為utf-8、gbk、gbk2312和gb18030等。
使用to_csv快速儲存。
'''讀取csv檔案'''
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.getcwd(
)# 獲取檔案路徑
os.chdir(
'f:\\dd\\hhh'
)# 檔案所在路徑
#os.chdir(r'f:\dd\hh')
baby=pd.read_csv(
'hhha.csv'
,encoding=
'utf-8'
)# 改變資料型別
#baby=pd.read_csv('hhha.csv',encoding='gbk',dtype=)
bady=pd.read_csv(
'hhha.csv'
,nrows=
100)
# 讀取前100行
baby.info(
)# 檢視資料屬性
# 設定顯示屬性
pd.set_option(
'display.max_columns',20
)pd.set_option(
'display.max_rows'
,100
)# 儲存檔案
bady.to_csv(
'ai.csv'
,encoding=
'utf-8'
,index=
false
)
使用read_excel讀取,讀取結果為dataframe格式;
其它同讀取csv檔案一致,但要考慮工作表sheet頁;
使用to_excel快速儲存為xlsx格式。
df1=pd.read_excel(
'mmm.xlsx'
,encoding=
'utf-8'
,sheet_name=
'name'
)#df1=pd.read_excel('mmm.xlsx',encoding='utf-8',sheet_name=0)
df1.to_excel(
'asdf.xlsx'
,index=flase,sheet_name=
'one'
)
使用sqlalchemy建立連線
通過pandas中read_sql讀取資料;
通過to_sql儲存。
conn=create_engine(
'mysql+pymysql://user:passward@ip:3306/test01'
)
root: 使用者名稱
passward:密碼
ip:伺服器ip,本地電腦用localhost
3306:埠號
test01:資料庫名稱
df.to_sql(name,con=engine,if_exists=
,index=
false
)
name:表名
con:連線;
index=false:不插入索引index
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
conn=create_engine(
'mysql+pymysql://root:w123@localhost:3306/test01'
)sql=
'select * from meal'
df1=pd.read_sql(sql,conn )
defquery
(table)
: host=
'localhost'
user=
'root'
password=
'ly11'
database=
'test1'
port=
3306
conn=create_engine(
'mysql+pymysql"//{}:{}@{}:{}/{}'
.format
(user,password,host,port,database)
) sql=
'select * from '
+table
result =pd.read_sql(sql,con=conn)
return result
df2=query(
)
第2節多型
多型概述 同乙個物件,在不同時刻表現出來的不同形態 舉例 貓 我們可以說貓是貓 貓 cat new 貓 我們也可以說貓是動物 動物 animal new 貓 這裡貓在不同的時刻表現出來了不同的形態,這就是多型 多型的前提和體現 package itheima 05 public class anim...
Python開發 第6節 檔案操作
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python實現增量讀取檔案
最近在做乙個小工具,生產者不斷的往乙個txt檔案寫入資料,需要解析增量寫入的資料。實現如下 def read file filename global location location 0 with open filename as fd while true cur location fd.te...