Pandas數(shù)據(jù)如何讀取與導出

更新時間：2025年01月22日 11:06:25 作者：王小工

Pandas是一個強大的Python庫,用于數(shù)據(jù)處理和分析,它提供了多種文件格式的數(shù)據(jù)讀取和導出方法,包括CSV、Excel、SQL數(shù)據(jù)庫、JSON等,常用的數(shù)據(jù)讀取方法為`pd.read_csv()`、`pd.read_excel()`等,導出方法為`to_csv()`、`to_excel()`等

Pandas數(shù)據(jù)讀取與導出

Pandas 是一個強大的 Python 庫，用于數(shù)據(jù)處理和分析。它提供了許多函數(shù)來讀取和導入數(shù)據(jù)，支持多種文件格式，如 CSV、Excel、SQL 數(shù)據(jù)庫、JSON 等。

以下是一些常用的數(shù)據(jù)讀取和導出方法：

常用方法

格式	文件格式	讀取函數(shù)	寫入（導出）函數(shù)
binary	Excel	read_excel	to_excel
text	CSV	read_csv read_table	to_csv
text	JSON	read_json	to_json
text	網(wǎng)頁表格HTML	read_html	to_html
text	剪切板	read_clipboard	to_clipboard
SQ!L	SQL	read_sql	to_sql
XML	read_xml		read_xml
text	Markdown		to_markdown

其中：

讀取函數(shù)一般會賦值給一個變量 df, df = pd.read_()
輸出函數(shù)是將變量自身進行操作并輸出 df.to_()

常用函數(shù)方法

Excel 對象

~ pd.ExcelFile 對象
~ pd.ExcelWriter 對象
~ pd.ExcelWriter 對象的屬性和方法

讀取數(shù)據(jù)

~ pd.read_csv()
~ pd.read_excel()
~ pd.json_normalize()
~ pd.read_pickle()
~ pd.read_table()
~ pd.DataFrame.from_dict() 從字典創(chuàng)建 DataFrame
~ pd.read_clipboard() 從剪貼板讀取數(shù)據(jù)
~ pd.read_json() 讀取 JSON
~ pd.read_sql() 讀取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
~ pd.read_fwf() 讀取固定寬度格式文件
~ pd.read_html() 從 HTML 文檔提取表格數(shù)據(jù)
~ pd.read_parquet() 讀取 Parquet 文件

導出數(shù)據(jù)

~ to_csv() 導出為 CSV文件
~ to_excel() 導出為 Excel 文件
~ to_dict() 輸出字典
~ to_pickle() 序列化為 pickle 文件
~ to_json() 轉換為 JSON 格式字符串
~ to_html() 轉換為 HTML 表格格式
~ to_sql() 寫入到關系型數(shù)據(jù)庫
~ to_parquet() 保存為 parquet 文件

數(shù)據(jù)讀取

讀取 CSV 文件

import pandas as pd
 
df = pd.read_csv('file.csv')
# 可以使用參數(shù)來調(diào)整讀取行為，如分隔符、缺失值標記、列名等

讀取 Excel 文件

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 可以指定工作表名稱或索引，或者使用 sheet_name=None 來讀取所有工作表

從 SQL 數(shù)據(jù)庫讀取

import sqlite3  # 或其他數(shù)據(jù)庫連接庫
 
conn = sqlite3.connect('database.db')
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn)
conn.close()
# 對于其他數(shù)據(jù)庫，如 MySQL、PostgreSQL，需要使用相應的連接庫和驅(qū)動

讀取 JSON 文件

df = pd.read_json('file.json')
# 可以使用 orient 參數(shù)來指定 JSON 數(shù)據(jù)的布局

讀取 HTML 表格

df = pd.read_html('http://example.com/page_with_table.html')[0]
# read_html 返回一個 DataFrame 列表，通常使用索引 [0] 來獲取第一個表格

從剪貼板讀取

df = pd.read_clipboard()
# 這對于從 Excel 等應用程序中復制數(shù)據(jù)特別有用

數(shù)據(jù)導出

導出到 CSV 文件

df.to_csv('output_file.csv', index=False)
# index=False 表示不導出 DataFrame 的索引

導出到 Excel 文件

df.to_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
# 可以指定工作表名稱和其他選項，如引擎（對于較新的 Pandas 版本，默認引擎為 'openpyxl'）

導出到 SQL 數(shù)據(jù)庫

conn = sqlite3.connect('database.db')
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()
# if_exists 參數(shù)可以是 'fail'（如果表存在則引發(fā)錯誤）、'replace'（替換表）、'append'（在表中添加數(shù)據(jù)）

導出到 JSON 文件

df.to_json('output_file.json', orient='records', lines=True)
# orient 參數(shù)可以指定 JSON 數(shù)據(jù)的布局，lines=True 表示每行是一個 JSON 對象

導出到 HTML 文件

with open('output_file.html', 'w') as f:
    f.write(df.to_html())
# 也可以使用 pandas 提供的 to_html() 方法生成 HTML 字符串，然后保存到文件中

導出到 Excel 的多個工作表

with pd.ExcelWriter('output_file_with_sheets.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)
# 使用 ExcelWriter 上下文管理器可以方便地寫入多個工作表

注意事項：

文件路徑：確保文件路徑正確，并且程序有適當?shù)淖x寫權限。
數(shù)據(jù)類型：在導出時，注意數(shù)據(jù)類型的兼容性，特別是當數(shù)據(jù)包含特殊字符或日期時間類型時。
依賴項：某些導出方法（如到 SQL 數(shù)據(jù)庫）可能需要額外的庫和數(shù)據(jù)庫驅(qū)動。
性能：對于大型數(shù)據(jù)集，導出到某些格式（如 Excel）可能會很慢，并且可能會受到內(nèi)存限制。在這種情況下，考慮將數(shù)據(jù)分批導出或使用更適合大數(shù)據(jù)集的格式（如 CSV）。