pandas读取服务器上的文件,pandas的文件读取和保存

pandas的文件读取和保存

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)1

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。

feab62e3c1045deb02fc8afad65821ec.png

sheetname

值的描述

0

获取sheet1表格

1

获取sheet2表格

‘Sheet3’

获取sheet3表格

[0,1,‘Sheet5’]

获取sheet1,sheet2和sheet5表格

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'G:\第四阶段-数据分析\day07\作业\meal_order_detail.xlsx',header=None,names=np.arange(19))

print(data.head())1

2

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:

sep:元素之间分隔符,csv文件默认分隔符为逗号;

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;

encoding:一般是gbk

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()

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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’ ’

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