如何在Python中使用pandas读取数据

今天就跟大家聊聊有关如何在python中使用pandas读取数据，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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 pdfile_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    objectdtype: 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 pdfile_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 pdfile_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    objectdtype: 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。

看完上述内容，你们对如何在Python中使用pandas读取数据有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网Python频道，感谢大家的支持。