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python实用脚本(六)—— pandas库的使用(生成、读取表格)

本期主题:
python的pandas使用


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  • python实用脚本(一)—— 批量修改目标文件夹下的文件名
  • python实用脚本(二)—— 使用xlrd读取excel
  • python实用脚本(三)—— 通过有道智云API实现翻译
  • python实用脚本(四)—— 正则表达式
  • python实用脚本(五)——numpy的使用

文章目录

  • 1.pandas是什么
  • 2.Series实例
  • 3.DataFrame实例
  • 3.pandas使用csv
    • 1.使用 to_csv() 将DataFrame存储为csv
    • 2.使用 read_csv读


1.pandas是什么

pandas是python data analyze libray,是一个基于NumPy 的一种工具,该工具是为解决数据分析任务而创建的。

pandas主要有两种数据结构:

  • Series(一维数据),类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的索引构成;
  • DataFrame(二维数据),表格型的数据结构,由行数据和列数据构成;

2.Series实例

Series类似于表格中的一列,可以保存任何数据类型

Series 由索引(index)和列元素组成,函数如下:

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

其中:

  • data:代表一组数据
  • index:数据索引标签,不指定则默认从0开始计数
  • dtype:数据类型,默认自己判断
  • name:设置这个series的name
  • copy:是否进行数据拷贝,默认为False

看一个实际例子:
在这里插入图片描述

3.DataFrame实例

DataFrame是一个表格型的数据结构,每一列可以有不同的值类型,每一列可以认为是 series.
在这里插入图片描述
使用list创建DataFrame

>>> data = [['Google',10],['Runoob',12],['Wiki',13]]
>>>
>>> df = pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age'],dtype=float)
<stdin>:1: FutureWarning: Could not cast to float64, falling back to object. This behavior is deprecated. In a future version, when a dtype is passed to 'DataFrame', either all columns will be cast to that dtype, or a TypeError will be raised.
>>>
>>> print(df)Site   Age
0  Google  10.0
1  Runoob  12.0
2    Wiki  13.0

3.pandas使用csv

CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。

CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式,被用户、商业和科学广泛应用。

1.使用 to_csv() 将DataFrame存储为csv

import numpy as np
import pandas as pd# name
name = ['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaolv']
# age
age = [10, 12, 13]
dict = {'name' : name,'age' : age
}
df = pd.DataFrame(dict)df.to_csv('test.csv', index=False) #index=False就是不要最前面的那个索引

结果:
在这里插入图片描述

2.使用 read_csv读

df = pd.read_csv('test.csv')print(df.to_string())

测试结果:

python .\pandas_test.pyname  age
0  xiaoming   10
1  xiaohong   12
2    xiaolv   13

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