[Python知识库]01_pandas导入数据

import pandas as pd

pd.set_option()

# 显示的最大列数，None显示所有
pd.set_option("display.max_columns", None)

# 显示的最大行数，None显示所有
# pd.set_option("display.max_rows", None)

# 用于设置列中单独元素的最大长度,默认为50
# pd.set_option("max_colwidth", None)

# 当列数超出显示范围时，是否换行输出
pd.set_option("expand_frame_repr", False)

# 显示小数点后的位数
# pd.set_option('precision', 3)

pd.read_csv()

还有read_table、read_excel、read_json等，他们的参数内容都是大同小异

df = pd.read_csv(
    filepath_or_buffer=r"D:\PyProjects\pandas\data\sh600000.csv", # 文件路径
    encoding='gbk', # 编码格式
    skiprows=1, # 跳过数据文件的第一行
#     sep=',', # 该参数代表数据的分隔符，csv文件默认是逗号。其他常见的是'\t'
#     nrows=10, # 只读取前n行数据，若不指定，读入全部的数据
#     parse_date=['交易日期']，# 将指定列的数据识别为日期格式。若不指定，时间数据将会以字符串形式读入。
    index_col=['交易日期'], # 指某列作为索引列
#     usecols=['交易日期', '收盘价'], # 读取指定的列数据，其他数据不读取时
    error_bad_lines=False, # 当某行数据有问题时，报错。设定为False时即不报错，直接跳过该行。当数据比较脏乱的时候用这个
    na_values='NULL', # 将数据中的null识别为空值
)

df

4582 rows × 9 columns

type(df)

pandas.core.frame.DataFrame

df.dtypes

股票代码     object
股票名称     object
开盘价     float64
最高价     float64
最低价     float64
收盘价     float64
前收盘价    float64
成交量     float64
成交额     float64
dtype: object

df.shape

(4582, 9)

df.index

Index(['1999-11-10', '1999-11-11', '1999-11-12', '1999-11-15', '1999-11-16',
       '1999-11-17', '1999-11-18', '1999-11-19', '1999-11-22', '1999-11-23',
       ...
       '2019-03-22', '2019-03-25', '2019-03-26', '2019-03-27', '2019-03-28',
       '2019-03-29', '2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04'],
      dtype='object', name='交易日期', length=4582)

df.columns

Index(['股票代码', '股票名称', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '前收盘价', '成交量', '成交额'], dtype='object')

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 4582 entries, 1999-11-10 to 2019-04-04
Data columns (total 9 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   股票代码    4582 non-null   object 
 1   股票名称    4582 non-null   object 
 2   开盘价     4582 non-null   float64
 3   最高价     4582 non-null   float64
 4   最低价     4582 non-null   float64
 5   收盘价     4582 non-null   float64
 6   前收盘价    4582 non-null   float64
 7   成交量     4582 non-null   float64
 8   成交额     4582 non-null   float64
dtypes: float64(7), object(2)
memory usage: 358.0+ KB

df.describe()