python怎么存数据_【Python】【数据处理】1 如何用python读取及存储数据

久违了的Python系列回来啦~

Py4e也会更新，从实用性的角度出发，最近会先写一些和数据分析相关的笔记。

首先是Python数据处理系列，这篇文章的内容是数据的读取与存储。

# 导入numpy及pandas库

import numpy as np

import pandas as pd

1. 查看数据

!type 地址

# 这里注意!与type之间没有空格，而type后面有；这里的地址是不加引号的

!type C:UsersCarolineDesktop数据ch4ex1.csv

# 如果要读取的文件和jupyter的ipynb文件放在同一个文件夹，直接写文件名也可以

!type myout2.csv

2. 读取数据

法一：df=pd.read_csv/json/excel(‘地址’)

法二：df=pd.read_table(‘地址’, sep=’分隔符’)关于地址的写法

系统复制的地址用分隔的，而在python中有转义的含义，要把反斜杠换为正斜杠/或者在地址前面添加r防止地址被识别为转义符

这个点在用load data infile命令向mysql导入csv文件的时候也提到过https://zhuanlan.zhihu.com/p/143654235​zhuanlan.zhihu.com

法一：df=pd.read_csv/json/excel(‘地址’)

法二：df=pd.read_table(‘地址’, sep=‘分隔符’)

这两种方法的区别就是法二pd.read_table()默认分隔符是制表符't'，法一如df.pd.read_csv默认分隔符为','。

当文件的分隔符比较妖孽的时候，比如是？或者好几个空格之类的，两种方法都可以用sep='分隔符'来修改分割符。

#读取json文件

df1=pd.read_json(r'C:UsersCarolineDesktop数据trial.json')

#csv文件分隔符为','的两种方法

df2=pd.read_csv(r'C:UsersCarolineDesktop数据ch4ex1.csv')

df2=pd.read_table(r'C:UsersCarolineDesktop数据ch4ex1.csv',sep=',')

#txt文件分隔符为'?'的情况

df3=pd.read_table(r'C:UsersCarolineDesktop数据ch4ex6.txt',sep='?')

#分隔符是好几个空格的情况

df4=pd.read_csv(r'C:UsersCarolineDesktop数据ch4ex7.txt',sep='s+') #法一

df4=pd.read_table(r'C:UsersCarolineDesktop数据ch4ex7.txt',sep='s+') #法二包含多个sheet的excel文件读取

包含多个sheet的excel文件，默认是读第一张sheet。可以通过sheet_name参数来选择读取的sheet，支持数字索引(也是从0开始)和sheet名两种写法。

# 读取excel文件里面的第二张sheet‘客户表’

df5=pd.read_excel('C:/Users/Caroline/Desktop/trial.xlsx',sheet_name=1)

df5=pd.read_excel('C:/Users/Caroline/Desktop/trial.xlsx',sheet_name='客户表')其他参数：跟在文件地址后面直接加在括号里面就可以。这里选取了几个最常用的列出来，不再赘述，实际使用过程中有其他需要再搜索就好。

3. 存储数据

默认路径是存在jupyter代码所在的文件夹

df.to_csv/json/excel('命名')

# excel需要指定sheet名

df.to_excel('excel文件名’, sheet_name='sheet名')

# 不要索引

index=False

4. Python数据库处理（以Mysql为例）

【pymysql库的安装】

Python使用pymysql库连接mysql，但是anaconda本身自带的100多个库里面并不包含pymysql，需要单独安装：

# 打开Anaconda Prompt(anaconda 3)

conda install pymysql

# 按照提示安装pymysql包

# 安装结束后查看是否成功：

python

import pymysql

# 出现“>>>”即证明安装成功（以下为成功状态）

#导入numpy，pandas，pymysql库

import numpy as np

import pandas as pd

import pymysql

【python连接数据库】

# 创建连接变量conn，记得启动mysql啊

conn=pymysql.connect(

host='localhost', #数据库地址

user='root', #用户名

password='密码',

db='数据库名',

port=端口号,

charset='utf8')

以上参数不知道的话，可以打开Mysql命令行查询

-- db即数据库名，也就是Mysql里database/schema的名字-- 查看port 端口号show variables like '%port%'

-- 查看charset字符集的编码方式show variables like '%collation%';

【python读取mysql数据】

df=pd.read_sql('sql语句 ',连接变量名)

# 以读取sql面试50题里面的sc表为例

df=pd.read_sql('select * from sc',conn)

创建sc表的代码在下面这个帖子的最后：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113173133​zhuanlan.zhihu.com

【python向mysql存储数据】

df.to_sql(name='表名',con='mysql+pymysql://用户名:密码@数据库地址:端口号/数据库名?charset=utf8', if_exists='replace', index=False)

# 将DataFrame命名为sc3存在mysql数据库exercise中

df.to_sql(name='sc3',con='mysql+pymysql://root:1234@localhost:3306/exercise?charset=utf8', if_exists='replace', index=False)

进入mysql命令行查看，sc3表已经储存在exercise数据库中了

上面主要是提供学习的思路框架，用Python进行数据的读取和存储并不限于以上情况，可以根据实际工作需要，使用上面的框架进行搜索。

最后

以上就是无辜花生为你收集整理的python怎么存数据_【Python】【数据处理】1 如何用python读取及存储数据的全部内容，希望文章能够帮你解决python怎么存数据_【Python】【数据处理】1 如何用python读取及存储数据所遇到的程序开发问题。

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