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一、图示
二、csv文件
1.读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8')
data.head()
name num
0 酥油茶 219.0
1 青稞酒 95.0
2 酸奶 62.0
3 糌粑 16.0
4 琵琶肉 2.0
#指定读取的列名
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',usecols=['name'])
data.head()
name
0 酥油茶
1 青稞酒
2 酸奶
3 糌粑
4 琵琶肉
#如果文件路径有中文，则需要知道参数engine='python'
data = pd.read_csv('d:/数据/food_rank.csv',engine='python',encoding='utf8')
data.head()
name num
0 酥油茶 219.0
1 青稞酒 95.0
2 酸奶 62.0
3 糌粑 16.0
4 琵琶肉 2.0
#建议文件路径和文件名，不要出现中文
2.写入csv文件
DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路径,默认None,sep:分隔符,默认',' ,columns:是否保留某列数据,默认None,header：是否保留列名,默认True,index:是否保留行索引,默认True,na_rep:指定字符串来代替空值,默认是空字符,mode:默认'w',追加'a'
**Series**:`Series.to_csv`\(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_\)
三、数据库交互
pandas
sqlalchemy
pymysql
# 导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#初始化数据库连接
#用户名root 密码 端口 3306 数据库 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查询语句
sql = '''
select * from class;
'''
#两个参数 sql语句 数据库连接
df = pd.read_sql(sql,engine)
df
#新建
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[34,56,78,90]})
df = pd.read_csv('ex1.csv')
# #写入到数据库
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")
进入数据库查看 ：
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本文由 华域联盟 原创撰写：华域联盟 » Python数据分析入门之数据读取与存储
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