2021-11-06 Python数据分析学习（三）——数据的写入与读取

1. 永久性保存，支持的文件格式有HTML、CSV、JSON、Excel
2. to_csv()的path_or_buf参数：需要指定的文件的本地路径
3. to_csv()的index参数：设置为False就可以不存储Dataframe的行索引信息
4. to_csv()的encoding参数：设置“ut8_sig”后解决文件打开后乱码

代码展示：

from pandas import Series, Dataframe
index_list = ['1A','2B','3C','4D','5E','6F','7G','8H','9I','10J','11K','12L']  # 行索引列表
name_list = ['吕尚','管仲','商鞅','嬴政','李斯','萧何','刘邦','项羽','刘彻','曹操','孙权','刘备']
age_list = [123,456,789,741,147,321,654,987,852,258,963,369]
salary_list = ['27k','21k','22k','29k','24k','23k','28k','24k','21k','27k','22k','21k']
marital_list = ['YES','NO','NO','YES','YES','YES','NO','NO','NO','NO','YES','NO']
dic = {
    '姓名': Series(data=name_list,index=index_list),
    '年龄': Series(data=age_list,index=index_list),
    '薪资': Series(data=salary_list,index=index_list),
    '婚姻': Series(data=marital_list,index=index_list),
}
df = Dataframe(data=dic)
df.to_csv(path_or_buf='./info.csv',index=False,encoding='utf_8_sig')

生成的文件效果：

1. 使用read_csv()、read_excel()等方法读取
2. read_csv()第一个参数填文件的路径
3. 默认会将文件中的第一行作为数据的列索引，使用header参数设置（指定行位置索引、None）
4. 一个Excel文件可以存多个表，一个csv只有一个表
5. 读取某个表时，使用sheet_name指定

代码展示：

import pandas as pd
df_1 = pd.read_csv('./info.csv')
print(df_1)

运行结果：

    姓名   年龄   薪资   婚姻
0   吕尚  123  27k  YES
1   管仲  456  21k   NO
2   商鞅  789  22k   NO
3   嬴政  741  29k  YES
4   李斯  147  24k  YES
5   萧何  321  23k  YES
6   刘邦  654  28k   NO
7   项羽  987  24k   NO
8   刘彻  852  21k   NO
9   曹操  258  27k   NO
10  孙权  963  22k  YES
11  刘备  369  21k   NO

创建一个Excel文件

代码展示：

df_2 = pd.read_excel('./data/测试数据.xlsx',sheet_name='Sheet2')
print(df_2)

运行结果：

   123  qwe
0  987  asd