外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入

導(dǎo)入excel文件

pandas導(dǎo)入excel用read_excel()方法：

import pandas as pd


excel_file1 = pd.read_excel('data/測試.xlsx',encoding='utf-8')

姓名  年齡    工作    工資
0   張三  25    學(xué)生      200
1   李四  24    工人     3000
2   王偉  28    NaN      5000
3  王二毛  22  自由職業(yè)   6000

第一個參數(shù)是路徑，既可以使用絕對路徑又可以使用相對路徑，如果文件名含有漢字，注意指定設(shè)置一下屬性encoding = 'utf-8',另設(shè)置sheet_name指定具體的Sheet名字，也可傳入sheet的順序，從0開始。

excel_file1 = pd.read_excel('data/test.xlsx',sheet_name = 0)

指定索引

列索引默認(rèn)從0開始，通過index_col設(shè)置，header設(shè)置行索引。

excel_file1 = pd.read_excel('data/測試.xlsx',encoding='utf-8'，index_col=0)

年齡    工作    年資
姓名                
張三   25    學(xué)生      200
李四   24    工人     3000
王偉   28   NaN       5000
王二毛  22  自由職業(yè)   6000

excel_file1 = pd.read_excel('data/測試.xlsx',encoding='utf-8'，header=1)

張三  25    學(xué)生     200
0   李四  24    工人    3000
1   王偉  28   NaN      5000
2  王二毛  22  自由職業(yè)  6000

指定索引列

有時本地文件列數(shù)太多，可以設(shè)置usercols指定導(dǎo)入的列,也可以列表形式傳入多個值，表示傳入哪些列。

excel_file1 = pd.read_excel('data/測試.xlsx',encoding='utf-8',usecols=[0,2])

姓名    工作
0   張三    學(xué)生
1   李四    工人
2   王偉    NaN
3  王二毛  自由職業(yè)

常用方法

• shape() 可以獲取excel文件的行和列，以元祖形式返回；
• info() 獲取數(shù)據(jù)類型；
• astype() 可轉(zhuǎn)換列里面的數(shù)據(jù)類型，括號里是要轉(zhuǎn)換的目標(biāo)類型；如 df[列2].astype('float64') ; df['列'].dtype 可查看列的類型
• isnull() 判斷哪個值是缺失值；
• dropna() 刪除有缺失值的行，返回刪除后的數(shù)據(jù)，傳入?yún)?shù)how=all,要全為空值才會刪除；
• fillna() 括號內(nèi)可直接填入要要填充的值，也可指定列填充，以 字典 形式傳參；
• drop_duplicates() 默認(rèn)對所有重復(fù)值判斷，默認(rèn)保留 keep=first 第一個行值；通過 keep 修改，值可為 last ，保留最后一個，還可設(shè)置 keep 為 False ,一個也不保留。另也可指定列名去重，如傳入?yún)?shù) subset =['列名1，列名2']，注意是以列表形式傳參；
• head() 傳入的參數(shù)代表獲取前幾行；
• describe() 掌握數(shù)值的分布情況，如均值，最值，方差，分位數(shù)。
• column 和 index 可設(shè)置 列索引 和 行索引 ，以 列表 形式傳參;
• set_index() 重新設(shè)置索引列，傳入要指名要用做行索引的名稱；
• reset_index(level = None,drop=False,inplace = False) ，level指定要將層次化索引的第幾級別轉(zhuǎn)化為 columns ,第一個索引為0級，第二個為1級，默認(rèn)全部轉(zhuǎn)化為columns。 drop 是否將原索引刪掉， inplace 是否修改原數(shù)據(jù)表；該方法常用于數(shù)據(jù)分組和數(shù)據(jù)透視表中。
• rename() 重命名索引，可重新設(shè)置 columns 和 index ,以 字典 形式傳參， key 為原值， value 為替換后的值。

導(dǎo)入CSV文件

pandas導(dǎo)入csv文件用read_csv()方法；

import pandas as pd
csv_file1 = pd.read_csv('.\\data\\train-pivot.csv',index_col=0,header=0,nrows = 2) 

通過 sep 設(shè)置分割符， encoding 指定編碼格式。導(dǎo)入csv文件要指定為gbk,不然會報錯，如果一個大文件你只需看前面幾行，通過 nrows 設(shè)置。

import pandas as pd
csv_file1 = pd.read_csv('data/train-pivot.csv',encoding='gbk',nrows=2)
print(csv_file1)

用戶ID 客戶分類    區(qū)域 是否省會  7月銷量  8月銷量 
0  59224   A類  一線城市    是     6    20     0
1  55295   B類  三線城市    否    37    27    35

可以設(shè)置 usercols 指定導(dǎo)入的列。

用戶ID    區(qū)域
0  59224  一線城市
1  55295  三線城市
2  46035  二線城市
3   2459  一線城市
4  22179  三線城市

導(dǎo)入sql

pandas中有 read_sql() 方法：

import pandas as pd
import pymysql
# 創(chuàng)建連接
conn = pymysql.connect(host = 'localhost',user = 'python',
            password = 'passwd',db = 'test',
            charset = 'utf-8'
            )
'''
user:用戶名
password:密碼
host:數(shù)據(jù)庫地址/本機(jī)用localhost
db:數(shù)據(jù)庫名
charset:編碼，一般為utf-8
'''
sql = "SELECT * FROM user" # 寫要執(zhí)行的sql語句
pd.read_sql(sql,conn)

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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