Python数据分析之pandas读取数据

一、三种数据文件的读取

二、csv、tsv、txt 文件读取

1）csv文件读取：

语法格式：pandas.read_csv(文件路径)
csv文件内容如下：

import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv"
content = pd.read_csv(file_path)

content.head()  # 默认返回前5行数据
content.head(3)  # 返回前3行数据
content.shape  # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行

content.index    #    返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.rangeindex'>

content.column    #  返回所有的列名 index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')

content.dtypes  #  返回的是每列的数据类型
姓名    object
年龄     int64
籍贯    object
dtype: object

2）csv文件读取：

语法格式：pandas.read_csv(文件路径)
csv文件内容如下：

import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test2.txt"

content = pd.read_csv(file_path,sep='\t',header = none ,names= ['name','age','adress'])
#参数说明：
# header = none 表示没有标题行
# sep='\t'  表示去除分割符中的空格
# names= ['name','age','adress'] ，列名依次自定义为'name','age','adress'

content.head()  # 默认返回前5行数据
content.head(3)  # 返回前3行数据
content.shape  # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行

content.index    #    返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.rangeindex'>

content.column    #  返回所有的列名 index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')

content.dtypes  #  返回的是每列的数据类型

三、excel文件读取

import pandas as pd
file_path = "e:\\pandas_study\\test3.xlsx"
content = pd.read_excel(file_path)

content.head()  # 默认返回前5行数据
content.head(3)  # 返回前3行数据
content.shape  # 返回一个元组（总行数，总列数），总行数不包括标题行

content.index    #    返回索引，是一个可迭代的对象<class 'pandas.core.indexes.range.rangeindex'>

content.column    #  返回所有的列名 index(['姓名', '年龄', '籍贯'], dtype='object')

content.dtypes  #  返回的是每列的数据类型
姓名    object
年龄     int64
籍贯    object
dtype: object

四、数据库表格读取

语法： pandas.read_sql(sql语句,数据库连接对象)
数据对象的创建，可以根据pymysql,cx_oracle等模块连接mysql或者oracle。

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