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這篇文章主要介紹了Python數據讀取與存儲的方法是什么的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇Python數據讀取與存儲的方法是什么文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
1.讀取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path:文件路徑,usecols:指定讀取的列名,encoding:編碼
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
#指定讀取的列名
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
#如果文件路徑有中文,則需要知道參數engine='python'
data = pd.read_csv('d:/數據/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
#建議文件路徑和文件名,不要出現中文
2.寫入csv文件
DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode):file_path:保存文件路徑,默認None,sep:分隔符,默認',' ,columns:是否保留某列數據,默認None,header:是否保留列名,默認True,index:是否保留行索引,默認True,na_rep:指定字符串來代替空值,默認是空字符,mode:默認'w',追加'a'
**Series**:`Series.to_csv`(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_)
pandas
sqlalchemy
pymysql
# 導入必要模塊
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
#初始化數據庫連接
#用戶名root 密碼 端口 3306 數據庫 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查詢語句
sql = '''
select * from class;
'''
#兩個參數 sql語句 數據庫連接
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')
# #寫入到數據庫
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")
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