Python数据分析之pandas
- 1.数据读取
- 2.数据的写入
- 3.数据库sqlalchemy
1.数据读取
import pandas as pd
#一、读取文件
#1.1解决行不对齐
pd.options.display.max_columns=None
pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True)
#1.2读取Excel文件
data=pd.read_excel("./titanic3.xls",sheet_name="titanic3")#读取Excel文件
print(data.head())#data.head()默认读取五行
#1.3读取csv文件
data1=pd.read_csv("./BeijingPM2.5.csv",sep=",",encoding="utf-8",index_col=["No"])#若数据表中无标题行，默认第一行为行标题
data2=pd.read_csv("./BeijingPM2.5_new.csv",sep=",",encoding="utf-8",header=None)#使用header=None.
print(data1.head())
print(data2.head())
2.数据的写入
#二、写入文件
#2.1写入csv文件
#2.2写入excel文件
3.数据库sqlalchemy
#3.1连接数据库
engine=create_engine("mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/taitannic?charset=utf8mb4")
#3.2向数据库中写入数据
data.to_sql("my_taitannic",con=engine,if_exists="replace",index=False)
#3.3从数据库中读取表
data3=pd.read_sql_table("my_taitannic",con=engine)
#3.3从数据库中查询
data4=pd.read_sql_query("select * from my_taitannic ")
#3.4可读取表和查询
data5=pd.read_sql()
