Pandas 数据读取与写入,前面介绍了Pandas基础知识,本教程将介绍Pandas从多种存储媒介(比如文件和数据库)读取数据的工具,还将学到直接将不同的数据结构写入不同格式文件的方法,无需考虑所使用的技术。本教程的主要内容为pandas的多种I/O API函数,它们为把大多数常用格式的数据作为DataFrame对象进行读写提供了很大的便利。
学习本教程需要了解的知识
- python 基础知识
Python是一种动态的、面向对象的脚本语言,最初被设计用于编写自动化脚本,随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。 -
Pandas 基础知识
Pandas 是一个专门用于数据分析的开源Python库。目前,所有使用python语言研究和分析数据集的专业人士,在做相关统计分析和决策时,Pandas 都是他们的基础工具。 -
Pandas 数据处理
本教程介绍数据处理,将数据转换为DataFrame格式后,你就可以对其进行处理了,数据处理的目的是准备数据,便于分析。数据处理可以使要寻找的信息以更加清晰的方式呈现出来,把数据处理成易于可视化的形式。
常用读写函数
Pandas 是数据分析专用库,主要关注的是数据计算和处理,从外部文件读写数据也被视为数据处理的一部分。数据读写对数据分析很重要,于是pandas库必须为此提供专门的I/O API函数,这些函数分为两类:读取函数和写入函数。
读取函数 | 写入函数 |
---|---|
read_csv | to_csv |
read_excel | to_excel |
read_hdf | to_hdf |
read_sql | to_sql |
read_json | to_json |
read_html | to_html |
read_stata | to_stata |
read_clipboard | to_clipboard |
read_pickle | to_pickle |
文章目录
你首先会学会文本文件的读写,随后逐步过渡到更加复杂的二进制文件,及操作数据库,文章主要目录如下:
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