数据准备
学习目标
- 掌握pandas中各类数据的导入方法
- 掌握pandas中各类数据的导出方法
学习内容
该部分内容主要讲述如何读取外部数据以及如何向外部写入数据。
数据导入
数据存在的形式多种多样，有文件（TXT、CSV、Excel）和数据库（MySQL、Access、SQL Server）等形式。数据分析离不开数据，面对如此多种类的格式该怎样导入呢？
TXT文件的导入
TXT文件的导入方法是：使用read_table()函数来读取文本文件。
一般语句格式如下：
read_table(filepath,sep='0\t',header='infer',names=None,index_col=None,dtype=None,encoding=utf-8,engine=None,nrows=None) 其中参数可作如下理解
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| filepath | string，读取文件的路径。 |
| sep | string，代表分隔符。默认为制表符。 |
| header | int或sequence。指定某行数据为列名。默认infer为自动识别。 |
| names | array。表示列名。 |
| index_col | int,sequence或False。表示索引列的位置。 |
| dtype | dict。代表写入数据的类型。 |
| engine | C或Python。代表数据解析引擎。默认为C。 |
| nrows | int。表示读取前n行。 |
练习：使用read_table()函数读取素材包中的book.txt文档，并陈列信息。
CSV文件导入
CSV文件读取使用read_csv()函数，其基本与read_table()一致，仅有默认切割符号不一样：
- read_table默认是'\t'(也就是tab)切割数据集的;
- read_csv 默认是 ',' (也就是逗号)切割数据集的!
Excel文件导入
Excel文件的导入需要使用read_excel()函数。可接收的文件类型为“xls”和“xlsx”。
除了参数里多了一个sheetname(指定Excel工作簿中工作表的位置)，其他都一样。
MySql数据库的导入
从MySql数据库读取数据需要以下步骤：
- 导入MySQLdb模块
- 连接MySQL数据库
- 使用read_sql()函数
数据导出
数据的导出是指将处理后的数据保存到具体文件中，这些常见的文件类型与导出对象一致，有文本、Excel文件和数据库等等。
导出为文本文件
导出方式与导入类似，对于结构化的数据，可以使用to_csv()函数来实现以CSV文件格式存储。
to_csv()函数的语法一般如下：
to_csv(filepath, sep=',', na_rep='', columns=None, header=True, index=True, mode='w', index_label=None, encoding=None)
其中参数可作如下理解
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| filepath | string，读取文件的路径。 |
| sep | string，代表分隔符。默认为制表符。 |
| na_rep | string，代表缺失值，默认为' ' |
| columns | list，表示写出的列名。默认为None |
| header | boolean，表示是否将列名写出。默认为True |
| index | boolean，表示是否将行名写出。默认为True |
| index_label | sequence，表示索引名，默认为None |
| encoding | string，代表存储文件的编码格式，默认为None |
练习：使用to_csv()函数将数据存储到指定文件中。
导出为Excel文件
导出为Excel文件可使用to_excel()函数。该函数的使用方法与to_csv()函数基本一致。区别之处在于：
- to_excel()函数没有sep参数
- to_excel()函数增加了sheetname参数
练习：使用to_excel()函数将数据存储到指定文件中。