Python数据分析入门之数据读取与存储

在python的数据分析中，数据分析前需要对数据进行读取，数据分析结束后要进行数据存储，可以说数据读取与存储是数据分析最必不可少的步骤，那么python的数据分析中怎么进行数据读取与存储呢？接下来的这篇文章告诉你。

一、图示

二、csv文件

1.读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码

data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',encoding='utf8')
data.head()
    name    num
0    酥油茶    219.0
1    青稞酒    95.0
2    酸奶    62.0
3    糌粑    16.0
4    琵琶肉    2.0
 
#指定读取的列名
data = pd.read_csv('d:/test_data/food_rank.csv',usecols=['name'])
data.head()
    name
0    酥油茶
1    青稞酒
2    酸奶
3    糌粑
4    琵琶肉
 
#如果文件路径有中文，则需要知道参数engine='python'
data = pd.read_csv('d:/数据/food_rank.csv',engine='python',encoding='utf8')
data.head()
    name    num
0    酥油茶    219.0
1    青稞酒    95.0
2    酸奶    62.0
3    糌粑    16.0
4    琵琶肉    2.0
#建议文件路径和文件名，不要出现中文

2.写入csv文件

DataFrame:to_csv(file_path or buf,sep,columns,header,index,na_rep,mode)：file_path：保存文件路径,默认None,sep:分隔符,默认',' ,columns:是否保留某列数据,默认None,header：是否保留列名,默认True,index:是否保留行索引,默认True,na_rep:指定字符串来代替空值,默认是空字符,mode:默认'w',追加'a'

 **Series**:`Series.to_csv`(_path=None_,_index=True_,_sep='_,_'_,_na\_rep=''_,_header=False_,_mode='w'_,_encoding=None_)

三、数据库交互

pandas

sqlalchemy

pymysql

#  导入必要模块
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
 
#初始化数据库连接
#用户名root 密码   端口 3306  数据库 db2
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/db2')
#查询语句
sql = '''
    select * from class;
'''
#两个参数   sql语句  数据库连接
df = pd.read_sql(sql,engine)
df

运行结果

#新建
df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'num':[34,56,78,90]})
df = pd.read_csv('ex1.csv')
# #写入到数据库
df.to_sql('df2',engine,index=False)
print("ok")

进入数据库查看：

运行结果

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