Pandas导入导出excel、csv、txt文件(全网最全教程)

Pandas导入导出excel、csv、txt文件

Pandas 是一个强大的数据分析和处理库,可以用来读取和处理多种数据格式,包括 Excel 文件。下面是如何使用 Pandas 读取 Excel 文件的示例:

首先,确保您已经安装了 Pandas。如果尚未安装,可以使用以下命令安装:

pip install pandas

Excel

Excel导入

然后,您可以按照以下步骤读取 Excel 文件:

  1. 导入 Pandas: 在 Python 代码中导入 Pandas 库。
import pandas as pd
  1. 读取 Excel 文件: 使用 Pandas 的 read_excel 函数来读取 Excel 文件。传递文件路径作为参数。
df = pd.read_excel('path/to/your/file.xlsx')
  1. 可选参数: read_excel 函数还支持许多可选参数,例如 sheet_name(工作表名称或索引)、header(列头行的索引)、index_col(作为索引的列)、usecols(要读取的列)、dtype(指定数据类型)等等。根据需要进行设置。

以下是一个完整的示例,假设您的 Excel 文件名为 data.xlsx,其中包含一个名为 Sheet1 的工作表:

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 打印前几行数据
print(df.head())

这个示例会读取 Excel 文件中的 Sheet1 工作表,并打印出前几行数据。

请根据您的实际情况调整文件路径、工作表名称以及其他参数。

Excel导出

使用 Pandas 可以将数据导出到 Excel 文件。下面是如何使用 Pandas 导出数据到 Excel 文件的示例:

  1. 导入 Pandas: 在 Python 代码中导入 Pandas 库。
import pandas as pd
  1. 创建数据: 创建一个 Pandas DataFrame,这将是要导出到 Excel 文件的数据。
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)
  1. 导出到 Excel 文件: 使用 Pandas 的 to_excel 方法将 DataFrame 导出到 Excel 文件。传递文件路径作为参数。
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中,数据将被导出到名为 output.xlsx 的 Excel 文件中。index=False 参数指示不保存 DataFrame 的索引列。

完整示例代码:

import pandas as pd

# 创建数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 导出到 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这将生成一个包含数据的 Excel 文件 output.xlsx。您可以根据需要进行修改,包括文件路径、数据和其他选项。

CSV

CSV导入

使用 Pandas 可以很容易地将 CSV 数据导入到 DataFrame 中。下面是如何使用 Pandas 导入 CSV 数据的示例:

  1. 导入 Pandas: 在 Python 代码中导入 Pandas 库。
import pandas as pd
  1. 读取 CSV 文件: 使用 Pandas 的 read_csv 函数来读取 CSV 文件。传递文件路径作为参数。
df = pd.read_csv('path/to/your/file.csv')
  1. 可选参数: read_csv 函数还支持许多可选参数,例如 sep(分隔符)、header(列头行的索引)、index_col(作为索引的列)、usecols(要读取的列)、dtype(指定数据类型)等等。根据需要进行设置。

以下是一个完整的示例,假设您的 CSV 文件名为 data.csv,包含以下数据:

Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,22,Paris
import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打印数据
print(df)

这个示例会读取 CSV 文件中的数据并将其打印出来。

请根据您的实际情况调整文件路径和其他参数。

CSV导出

使用 Pandas 可以将数据导出到 CSV 文件。下面是如何使用 Pandas 导出数据到 CSV 文件的示例:

  1. 导入 Pandas: 在 Python 代码中导入 Pandas 库。
import pandas as pd
  1. 创建数据: 创建一个 Pandas DataFrame,这将是要导出到 CSV 文件的数据。
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)
  1. 导出到 CSV 文件: 使用 Pandas 的 to_csv 方法将 DataFrame 导出到 CSV 文件。传递文件路径作为参数。
df.to_csv('output.csv', index=False)

在这个示例中,数据将被导出到名为 output.csv 的 CSV 文件中。index=False 参数指示不保存 DataFrame 的索引列。

完整示例代码:

import pandas as pd

# 创建数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 导出到 CSV 文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

这将生成一个包含数据的 CSV 文件 output.csv。您可以根据需要进行修改,包括文件路径、数据和其他选项。有关更多导出选项,您可以查阅 Pandas 文档中的 to_csv 函数部分。

TXT

导入txt

使用 Pandas 也可以将文本数据(如 txt 文件)导入到 DataFrame 中。下面是如何使用 Pandas 导入文本数据到 DataFrame 的示例:

  1. 导入 Pandas: 在 Python 代码中导入 Pandas 库。
import pandas as pd
  1. 读取文本文件: 使用 Pandas 的 read_csv 函数来读取文本文件。传递文件路径作为参数,并在需要时指定分隔符、列名等选项。
df = pd.read_csv('path/to/your/file.txt', sep='\t', header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3'])

在这个示例中,假设您的 txt 文件包含 tab 分隔的数据,并且没有列头。您可以通过设置 sep 参数为 \t 来指定分隔符,并使用 header=None 来指示没有列头。然后,您可以使用 names 参数为列指定名称。

  1. 可选参数: read_csv 函数还支持许多其他可选参数,例如 delimiter(分隔符)、index_col(作为索引的列)、usecols(要读取的列)、dtype(指定数据类型)等等。根据需要进行设置。

以下是一个示例,假设您的 txt 文件名为 data.txt,包含以下数据:

Alice    25    New York
Bob      30    London
Charlie  22    Paris
import pandas as pd

# 读取文本文件
df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t', header=None, names=['Name', 'Age', 'City'])

# 打印数据
print(df)

这个示例会读取文本文件中的数据并将其打印出来。

请根据您的实际情况调整文件路径、分隔符和其他参数。

导出txt

要将数据导出到文本文件(如 txt 文件),您可以使用 Pandas 中的 to_csv 函数,将 DataFrame 的内容保存为纯文本格式。以下是一个示例:

  1. 导入 Pandas: 在 Python 代码中导入 Pandas 库。
import pandas as pd
  1. 创建数据: 创建一个 Pandas DataFrame,这将是要导出到文本文件的数据。
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)
  1. 导出到文本文件: 使用 Pandas 的 to_csv 方法将 DataFrame 导出到文本文件。传递文件路径和文件扩展名(例如 .txt)作为参数,同时设置适当的分隔符。
df.to_csv('output.txt', sep='\t', index=False)

在这个示例中,数据将被导出到名为 output.txt 的文本文件中。sep='\t' 参数指示使用制表符作为分隔符,index=False 参数指示不保存 DataFrame 的索引列。

完整示例代码:

import pandas as pd

# 创建数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 22],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 导出到文本文件
df.to_csv('output.txt', sep='\t', index=False)

这将生成一个包含数据的文本文件 output.txt。您可以根据需要进行修改,包括文件路径、分隔符和数据。有关更多导出选项,您可以查阅 Pandas 文档中的 to_csv 函数部分。

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