pandas文件讀取和保存的示例分析

這篇文章將為大家詳細講解有關pandas文件讀取和保存的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

一、Excel 文件的讀取(read_excel)

pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)

參數說明:

• io: 字符串,文件的路徑對象

• sheetname：None、string、int、字符串列表或者是整數列表，default 為 0，字符串用于工作表名稱,整數用于零索引工作表位置,字符串列表或整數列表用于請求多個工作表，為 None 時獲取所有工作表。

• header： 表示的是哪一行作為列索引,默認是 0 (第一行), 當 header 不為第一行的時候,會將默認為列索引之前的行全部刪除不讀，數據為列名行以下的數據；若數據不含列名，則設定 header = None。

• names：當文件中沒有給出表頭的時候,需要將 header 設置為 None 值, 并且傳入與列相同數量的 list

  data = pd.read_excel(r'C:\w3cschool\learn\text\hello_w3cschool.xlsx',header=None,names=np.arange(19))
  print(data.head())

• index_col：指定列為索引列，默認 None 列（0 索引）用作 DataFrame 的行標簽。\

• skiprows : 跳過指定行(包括)之前的行開始讀取

• 傳入的值從 1 開始的任意 int 類型，超出行的長度不報錯，顯示為空，如下：
  Empty DataFrame
  Columns: []
  Index: []

• 只剩最后一條數據時，顯示如下：
  Empty DataFrame
  Columns: [4, peter, 18, man]
  Index: []
  nrows

• 值為int類型，默認None，只取前n行數據，按索引傳參

• 傳入值為0時，只取第一行，顯示如下：
  Empty DataFrame
  Columns: [1, jack, 22, man]
  Index: []

• 傳入其余值時，只顯示該值(包括)之前的行，超出行的長度后不報錯，有多少行顯示多少行

二、讀取 csv 文件( read_csv )

注釋：.csv 屬于文本文件,逗號分隔文件,編碼一般為 gbk;

參數說明:

1. sep: 元素之間分隔符,csv文件默認分隔符為逗號;

2. engine: {‘c’, ‘python’},底層編譯的方式,默認是c語言,如果遇到問題,可以將 engine 改為 Python;

3. encoding: 一般是gbk

4. delimiter: str, default None, 定界符，備選分隔符（如果指定該參數，則 sep 參數失效）

pd.read_table( r’path’,
sep=’,’,
encoding=‘gbk’,
engine=‘python’).head()

三、文件的保存

（1）保存到 excel 文件: to_excel

參數說明:

• excel_writer: 字符串或 Excelwrite 對象,文件路徑或現有的 ExcelWriter

• sheet_name: 字符串,默認’Sheet1’

• na_rep: 字符串,默認’ ',缺失數據表示

df.to_excel(‘filename.xlsx’)

(2)保存到 csv 文件: to_csv

參數說明:

• path_or_buf: 默認值為None,字符串或文件句柄，默認無文件,路徑或對象，如果沒有提供，結果將返回為字符串.

• sep: 輸出文件的字段的分隔符,默認為 ’,’

• na_rep: 缺失數據表示,默認為 ’ ’

，默認無文件,路徑或對象，如果沒有提供，結果將返回為字符串.

• sep: 輸出文件的字段的分隔符,默認為 ’,’

• na_rep: 缺失數據表示,默認為 ’ ’

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