1.Padas做数据读取

文章目录

1.Padas做数据读取
前言
一、pandas是什么？
二、pandas读取数据
总结

前言

笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。

一、pandas是什么？

Pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。

二、pandas读取数据

在这里插入图片描述

1.读取csv数据

官方文档
但是官方文档的一个缺点就是太复杂了，我在此据几个例子来便于读者的理解。
600033.csv文件数据：
在这里插入图片描述

代码如下：

import pandas as pd
fpath="./600033.csv"
#1. 使用pd.read_csv读取数据
ratings=pd.read_csv(fpath)

#2.查看前几行数据
ratings.head()

结果：
在这里插入图片描述

#3.查看数据的形状，返回行数和列数
ratings.shape

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#4.查看列名列表
ratings.columns

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#5. 查看索引列
ratings.index

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#6. 查看每一个列的数据类型
ratings.dtypes

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读取txt文件表格内容：
date.txt文件内容：
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path="./date.txt"
pvuv=pd.read_csv(
    fpath,
    sep="\t",   #表示我们使用原文档中tab作为分隔符
    header=None,  #表示这个读取的内容中没有头部
    names=["属性1","属性2","属性3"])

pvuv

结果：

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采用如下方法设置表格头部：
即通过header=[0]设置第0行数据就是dataFrame的头部。
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2.读取excel表格数据

自选股数据记录.xlsx"文件内容：

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代码如下：

fpath="./自选股数据记录.xlsx"
pvuv=pd.read_excel(fpath)
pvuv

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3.读取sql数据库数据

数据库数据内容：
在这里插入图片描述

代码如下：

import pymysql
conn=pymysql.connect(
        host='127.0.0.1',
        user='root',
        password='root',
        database='pandas',
        charset='utf8'
)
mysql_page=pd.read_sql("select * from data1",con=conn)
mysql_page