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数据的导入
语法及参数
导入excel数据
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None)
io: 文件路径
sheet_name=0 ： 默认导入第一个表
names=None ： 给定列名
header=0 ： 若没有给定列名，则默认第一行为列名
index_col=None： 指定索引列，默认为None
导入csv数据
pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=
导入txt 格式数据
pd.read_table(filepath_or_buffer, sep=
filepath_or_buffer: 文件路径
sep: 分隔符
names: 给定列名
header: 若没有给定列名，则默认第一行为列名
index_col=None： 指定索引列，默认为None
导出为excel格式数据
df.to_excel(path, sheet_name=’Sheet1′, columns=None, header=True, index=True)
path：导出文件路径
sheet_name=’Sheet1′ ：表名
columns=None ：导出指定列，默认全部
header=True：可以给导出的列重命名，若没有给定列名，则默认第一行为列名导出
index=True：导出索引
导出为txt、csv数据
df.to_csv(path_or_buf, sep=’,’ ,columns=None, header=True, index=True)
path_or_buf：导出文件路径
sep=’,’ ：分隔符，默认为’,’
columns=None ：导出指定列，默认全部
header=True：可以给导出的列重命名，若没有给定列名，则默认第一行为列名导出
index=True：导出索引
注意
; 以鸢尾花iris数据为例
导入excel数据
pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None)
import pandas as pd
data = pd.read_excel(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data.xlsx')
data.head()
data = pd.read_excel(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data.xlsx',header=None)
data.head()
data = pd.read_excel(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data.xlsx',names=['l1','l2','l3','l4'])
data.head()
导出excel文件
df.to_excel(path, sheet_name=’Sheet1′, columns=None, header=True, index=True)
data.to_excel(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data1.xlsx',sheet_name='表1',columns=['l1','l2'],header=['列1','列2'])
导入csv格式数据
pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=
data=pd.read_csv(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data.csv',header=None,names=['l1','l2','l3','l4'])
data.head()
导出为csv格式数据
data.to_csv(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data1.csv')
导入txt格式数据
首先查看数据的分隔符是什么，这里是以空格隔开，所以sep = ‘ ‘
data = pd.read_table(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data.txt',sep=' ',header=None)
data.head()
导出为txt格式数据
a.to_csv(r'C:\Users\闻雨\Desktop\pandas\iris_data1.txt',sep=' ')
Original: https://blog.csdn.net/weixin_48701352/article/details/120294948
Author: 小莫_xm
Title: Python数据分析 数据的导入和导出（Excel、CSV、TXT）建议收藏
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