pandas简介

pandas-01

参考:

pandas手记Pandas 中文文档：数据结构简介Pandas速查手册中文版pandas: powerful Python data analysis toolkit

说明

基础模块导入 import pandas as pd import numpy as np 短名称（别名） df为DataFrame对象pd为pandas导入后的别名np为numpy导入后的别名

API使用

一. 构造DataFrame

分别指定行和列 data 为二维数组（一维为行列表，二维为每一行中的列列表）columns 的长度 >= data的最长元素的长度doc: pandas.DataFrame data = [ ['第一', 'hang' , '数据'], # 第一行 ['第2', '行'] # 第二行 ] columns = ['列1', '第二2', '列三'] # 列名列表 df = pd.DataFrame(data, columns=columns) 传递一个字典（键为列名，值为列对应的数据串）

字典所有值（数据串）的长度必须相同

data = { 'col1': [123, 45, 66], 'col2': [66, None, 12] } df = pd.DataFrame(data) 从csv文件加载(pd.read_csv)

可选参数:

encoding 编码, 默认为utf-8index_col 索引列，默认为None（自动添加数字索引）doc: pandas.read_csv csv_path = r'C:\Users\zuxia\Desktop\01.csv' # 读取数据（指定encoding参数防止编码错误） df = pd.read_csv(csv_path, encoding='gbk') # 读取数据（指定第一列为索引列） df = pd.read_csv(csv_path, index_col=0) 如果遇到编码错误，获取编码 import chardet # 读取得到二进制数据 raw_data = open(csv_path, 'rb').read() encoding = chardet.detect(raw_data).get('encoding', 'utf-8')

SQLAlchemy PyMySQL

 

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