我們常見的資料儲存格式無非就是csv、excel、txt以及資料庫等形式。

資料讀取

在pandas中可以使用一些函式完成資料的讀取。比如read_csv、read_excel、read_table、read_sql等，這些分別是啥意思呢。。。。自己看字尾就能明白啦~

下面我們就透過擼程式碼來了解它們

txt檔案

格式：read_table(檔案路徑與檔名, names=[列名1，列名2，.....], sep="",......)

其中names為列名，預設為檔案中的第一行作為列名

sep為分隔符，預設為空

from pandas import read_table
#txt
df=read_table(r'D:python_workspaceanacondarz.txt')
#檢視前五行資料
df.head(5)
#檢視後兩行資料
#df.tail(2)

rz.txt的內容如下

csv檔案

格式：read_csv(檔案路徑與檔名, names=[列名1，列名2，.....], sep="",......)

解釋同上，不在廢話

#csv
from pandas import read_csv
df=read_csv(r'D:python_workspaceanacondarz.csv')
df

rz.csv的內容如下

excel檔案

格式：read_excel(檔案路徑與檔名, sheetname=sheet的名稱, header=0)

sheetname可以指定讀取幾個sheet，sheet數目從0開始。如果sheetname=[0,2]則代表讀取第一個和第三個sheet

header為0表示以檔案第一行作為表頭顯示；為1則把檔案第一行丟棄不作為表頭顯示。

#exel
from pandas import read_excel
df=read_excel(r'D:python_workspaceanacondarz.xls', sheetname='Sheet3')
df

mysql

首先安裝pymysql，透過pip命令即可安裝

格式：read_sql(要查詢的sql語句, 資料庫的連結物件)

import pandas as pd
import pymysql
#具體的資料庫連結資訊自行替換
conn=pymysql.connect(host='xxxx',database='xxx',user='root',
password='',port=3306,charset='utf8')
sql='select * from a'
r=pd.read_sql(sql,conn)
#關閉資料庫連結
conn.close()
print(r.head(5))

基於python的大資料分析-pandas資料讀取（程式碼實戰）

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