pandas文件读取和保存的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关pandas文件读取和保存的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

一、excel 文件的读取(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)

参数说明:

• io: 字符串,文件的路径对象

• sheetname：None、string、int、字符串列表或者是整数列表，default 为 0，字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为 None 时获取所有工作表。

• header： 表示的是哪一行作为列索引,默认是 0 (第一行), 当 header 不为第一行的时候,会将默认为列索引之前的行全部删除不读，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None。

• names：当文件中没有给出表头的时候,需要将 header 设置为 None 值, 并且传入与列相同数量的 list

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

• index_col：指定列为索引列，默认 None 列（0 索引）用作 DataFrame 的行标签。\

• skiprows : 跳过指定行(包括)之前的行开始读取

• 传入的值从 1 开始的任意 int 类型，超出行的长度不报错，显示为空，如下：
  Empty DataFrame
  Columns: []
  Index: []

• 只剩最后一条数据时，显示如下：
  Empty DataFrame
  Columns: [4, peter, 18, man]
  Index: []
  nrows

• 值为int类型，默认None，只取前n行数据，按索引传参

• 传入值为0时，只取第一行，显示如下：
  Empty DataFrame
  Columns: [1, jack, 22, man]
  Index: []

• 传入其余值时，只显示该值(包括)之前的行，超出行的长度后不报错，有多少行显示多少行

二、读取 csv 文件( read_csv )

注释：.csv 属于文本文件,逗号分隔文件,编码一般为 gbk;

参数说明:

1. sep: 元素之间分隔符,csv文件默认分隔符为逗号;

2. engine: {‘c’, ‘python’},底层编译的方式,默认是C语言,如果遇到问题,可以将 engine 改为 Python;

3. encoding: 一般是gbk

4. delimiter: str, default None, 定界符，备选分隔符（如果指定该参数，则 sep 参数失效）

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

参数说明:

• excel_writer: 字符串或 Excelwrite 对象,文件路径或现有的 ExcelWriter

• sheet_name: 字符串,默认’Sheet1’

• na_rep: 字符串,默认’ ',缺失数据表示

df.to_excel(‘filename.xlsx’)

(2)保存到 csv 文件: to_csv

参数说明:

• path_or_buf: 默认值为None,字符串或文件句柄，默认无文件,路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串.

• sep: 输出文件的字段的分隔符,默认为 ’,’

• na_rep: 缺失数据表示,默认为 ’ ’

，默认无文件,路径或对象，如果没有提供，结果将返回为字符串.

• sep: 输出文件的字段的分隔符,默认为 ’,’

• na_rep: 缺失数据表示,默认为 ’ ’

关于“pandas文件读取和保存的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。