dataframe读上来后如何用 如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
如何使用Python Pandas模块读取各类型文件？
这个很简单。熊猫内置了大量的函数和类型，可以快速处理各种日常文件。下面我以txt、excel、csv、json、mysql等五类文件为例，简单介绍一下熊猫如何快速读取这些文件:
Txt文件这是最常见的文本文件格式。如果读的话，直接用read_table函数就可以了。测试代码如下。在这里，你必须确保txt文件是格式化的，否则读取结果会是错误的。filename是文件名，header是否包含列标题，sep是每行数据的分隔符，你最终读取的数据类型是DataFrame，方便后面的程序处理:
Excel文件这也是一种比较常见的文件格式。如果读的话，直接用read_excel函数就可以了。测试代码如下，非常简单。直接传入文件名就行了，最后返回的结果也是DataFrame类型:
Csv文件这也是一种比较常见的文件格式。如果读的话，直接用read_csv函数就可以了。测试代码如下，也很简单。filename是文件名，header是是否包含列标题，最终返回结果也是DataFrame类型:
Json文件这也是一种常用的数据存储格式。如果读的话，直接用read_json函数就可以了。测试代码如下，filename是文件名，如果有中文，只需设置编码代码为uft-8，最终结果也是DataFrame类型:
Mysql需要先安装sqlalchemy框架，然后你可以借助read_sql_query函数直接从mysql数据库读取数据。如果你安装它，只需输入命令 "安装sqlalchemy "。测试代码如下，也很简单。首先，创建一个connect连接，然后根据sql查询语句直接从数据库中读取数据。
至此，我们已经用python 熊猫模块。总的来说，熊猫是一个非常强大的模块，尤其是数据处理，可以说是一个利器。它常用于数据分析和处理。只要熟悉相关文献和实例，很快就能掌握。网上也有相关的资料和教程，非常详细。有兴趣的可以搜一下。希望以上分享的内容能对你有所帮助，也欢迎大家提出意见和评论进行补充。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
