一、三种数据文件的读取
二、csv、tsv、txt 文件读取
1）CSV文件读取：
语法格式：pandas.read_csv(文件路径)
CSV文件内容如下：
import pandas as pd file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv" content = pd.read_csv(file_path) content.head() # 默认返回前5行数据 content.head(3) # 返回前3行数据 content.shape # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行 content.index # 返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object') content.dtypes # 返回的是每列的数据类型 姓名 object 年龄 int64 籍贯 object dtype: object
2）CSV文件读取：
语法格式：pandas.read_csv(文件路径)
CSV文件内容如下：
import pandas as pd file_path = "e:\\pandas_study\\test2.txt" content = pd.read_csv(file_path,sep='\t',header = None ,names= ['name','age','adress']) #参数说明： # header = None 表示没有标题行 # sep='\t' 表示去除分割符中的空格 # names= ['name','age','adress'] ，列名依次自定义为'name','age','adress' content.head() # 默认返回前5行数据 content.head(3) # 返回前3行数据 content.shape # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行 content.index # 返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object') content.dtypes # 返回的是每列的数据类型
三、excel文件读取
import pandas as pd file_path = "e:\\pandas_study\\test3.xlsx" content = pd.read_excel(file_path) content.head() # 默认返回前5行数据 content.head(3) # 返回前3行数据 content.shape # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行 content.index # 返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> content.column # 返回所有的列名 Index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object') content.dtypes # 返回的是每列的数据类型 姓名 object 年龄 int64 籍贯 object dtype: object
四、数据库表格读取
语法： pandas.read_sql(sql语句,数据库连接对象)
数据对象的创建，可以根据pymysql,cx_oracle等模块连接mysql或者oracle。
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