详解pandas的外部数据导入与常用方法


						外部数据导入

导入excel文件

pandas导入excel用read_excel()方法：





import pandas as pd





excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8')







姓名  年龄    工作    工资

0   张三  25    学生      200

1   李四  24    工人     3000

2   王伟  28    NaN      5000

3  王二毛  22  自由职业   6000



第一个参数是路径，既可以使用绝对路径又可以使用相对路径，如果文件名含有汉字，注意指定设置一下属性encoding = 'utf-8',另设置sheet_name指定具体的Sheet名字，也可传入sheet的顺序，从0开始。





excel_file1 = pd.read_excel('data/test.xlsx',sheet_name = 0)



指定索引

列索引默认从0开始，通过index_col设置，header设置行索引。





excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8'，index_col=0)





年龄    工作    年资

姓名                 

张三   25    学生      200

李四   24    工人     3000

王伟   28   NaN       5000

王二毛  22  自由职业   6000







excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8'，header=1)





张三  25    学生     200

0   李四  24    工人    3000

1   王伟  28   NaN      5000

2  王二毛  22  自由职业  6000



指定索引列

有时本地文件列数太多，可以设置usercols指定导入的列,也可以列表形式传入多个值，表示传入哪些列。





excel_file1 = pd.read_excel('data/测试.xlsx',encoding='utf-8',usecols=[0,2])





姓名    工作

0   张三    学生

1   李四    工人

2   王伟    NaN

3  王二毛  自由职业



常用方法



  shape() 可以获取excel文件的行和列，以元祖形式返回；

  info() 获取数据类型；

  astype() 可转换列里面的数据类型，括号里是要转换的目标类型；如 df[列2].astype('float64') ; df['列'].dtype 可查看列的类型

  isnull() 判断哪个值是缺失值；

  dropna() 删除有缺失值的行，返回删除后的数据，传入参数how=all,要全为空值才会删除；

  fillna() 括号内可直接填入要要填充的值，也可指定列填充，以 字典 形式传参；

  drop_duplicates() 默认对所有重复值判断，默认保留 keep=first 第一个行值；通过 keep 修改，值可为 last ，保留最后一个，还可设置 keep 为 False ,一个也不保留。另也可指定列名去重，如传入参数 subset =['列名1，列名2']，注意是以列表形式传参；

  head() 传入的参数代表获取前几行；

  describe() 掌握数值的分布情况，如均值，最值，方差，分位数。

  column 和 index 可设置 列索引 和 行索引 ，以 列表 形式传参;

  set_index() 重新设置索引列，传入要指名要用做行索引的名称；

  reset_index(level = None,drop=False,inplace = False) ，level指定要将层次化索引的第几级别转化为 columns ,第一个索引为0级，第二个为1级，默认全部转化为columns。 drop 是否将原索引删掉， inplace 是否修改原数据表；该方法常用于数据分组和数据透视表中。

  rename() 重命名索引，可重新设置 columns 和 index ,以 字典 形式传参， key 为原值， value 为替换后的值。



导入CSV文件



pandas导入csv文件用read_csv()方法；





import pandas as pd

csv_file1 = pd.read_csv('.\\data\\train-pivot.csv',index_col=0,header=0,nrows = 2) 



通过 sep 设置分割符， encoding 指定编码格式。导入csv文件要指定为gbk,不然会报错，如果一个大文件你只需看前面几行，通过 nrows 设置。





import pandas as pd

csv_file1 = pd.read_csv('data/train-pivot.csv',encoding='gbk',nrows=2)

print(csv_file1)





用户ID 客户分类    区域 是否省会  7月销量  8月销量  

0  59224   A类  一线城市    是     6    20     0

1  55295   B类  三线城市    否    37    27    35





可以设置 usercols 指定导入的列。



用户ID    区域

0  59224  一线城市

1  55295  三线城市

2  46035  二线城市

3   2459  一线城市

4  22179  三线城市





导入sql



pandas中有 read_sql() 方法：





import pandas as pd

import pymysql

# 创建连接

conn = pymysql.connect(host = 'localhost',user = 'python',

            password = 'passwd',db = 'test',

            charset = 'utf-8'

            )

'''

user:用户名

password:密码

host:数据库地址/本机用localhost

db:数据库名

charset:编码，一般为utf-8

'''

sql = "SELECT * FROM user" # 写要执行的sql语句

pd.read_sql(sql,conn)







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