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文檔簡介
第pandas學(xué)習(xí)之txt與sql文件的基本操作指南目錄前言1.導(dǎo)入txt文件2.導(dǎo)入sql文件2.1安裝依賴庫pymysql3.小結(jié)總結(jié)
前言
Pandas是python的一個數(shù)據(jù)分析包,是基于NumPy的一種工具提供了大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù),可以很方便的處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有:
Series:一維數(shù)組,與Numpy中的一維array類似。
DataFrame:二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以將DataFrame理解為Series的容器
Time-Series:以時間為索引的Series
Panel:三維的數(shù)組,可以理解為DataFrame的容器
1.導(dǎo)入txt文件
本文所使用到的test.txt的內(nèi)容如下:
使用read_table()方法導(dǎo)入txt文件
importpandasaspd
df=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\test.txt')
print(df)
result:
我是李華。今天本來留下班里十幾個人做大掃除結(jié)果他們都跑了,只留下了我一個人干完了所有活?;丶业穆飞险娌磺捎窒铝擞辏?/p>
0雨太大把我自行車前輪胎上的輻條都沖走了,我非常生氣。為了報復(fù)今天發(fā)生的一切,我騎著鋼圈回到...
1并把教室里的椅子都扔了出去。
該方法是將利用分隔符分開的文件導(dǎo)入DataFrame的通用函數(shù)。不僅可以導(dǎo)入.txt文件,也可以導(dǎo)入.csv文件。
df=pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\中文\數(shù)據(jù)分析測試表.csv')
print(df)
result:
區(qū)域,省份,城市
0東北,遼寧,大連
1西北,陜西,西安
2華南,廣東,深圳
3華北,北京,北京
4華中,湖北,武漢
read_table()方法的其他參數(shù)用法和read_csv()方法基本一致,再此不再贅述。
2.導(dǎo)入sql文件
2.1安裝依賴庫pymysql
python連接MySQL要用到pymysql,需要手動進行安裝。
importpandasaspd
importpymysql
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#數(shù)據(jù)庫地址,本機為127.0.0.1或localhost
user='root',#用戶名
password='123456',#密碼
db='test',#數(shù)據(jù)庫名
charset='utf-8')#數(shù)據(jù)庫編碼,一般為utf-8
sql="select*fromemployees"
df=pd.read_sql(sql,con)
print(df)
此時報錯
修改charset='utf8'后錯誤解決:
con=pymysql.connect(host='127.0.0.1',#數(shù)據(jù)庫地址,本機為127.0.0.1或localhost
user='root',#用戶名
password='123456',#密碼
db='test',#數(shù)據(jù)庫名
charset='utf8')#數(shù)據(jù)庫編碼,一般為utf-8
sql="select*fromemployees"
df=pd.read_sql(sql,con)
print(df)
result:
eIDNAMEsexbirthjobsfirJobhiredate
01張三男1990-06-21教師2005-06-202009-08-26
12魯懷德男2004-06-29工人2025-08-012025-01-06
23趙燕妮女1994-07-06售貨員2004-09-212025-05-23
這里提供數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果作為比對:
注:python使用pymysql與MySQL交互時,編碼方式只能寫成utf8,不要習(xí)慣性地寫成utf-8
3.小結(jié)
導(dǎo)入數(shù)據(jù)主要用到pandas里的read_x()方法,x表示待導(dǎo)入文件的格式
除了之前介紹的導(dǎo)入.xlsx文件的read_excel(),導(dǎo)入.csv文件的read_csv(),導(dǎo)入txt的read_table(),導(dǎo)入sql文件的read_sql()之外,
還有一些其他方法在此列出。這些使用到的不多,在此不做深入說明,。后面如有使用到再進行更新。
pd.read_xml()
pd.read_
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