pandas学习之txt与sql文件的基本操作指南

编辑: admin 分类: python 发布时间: 2021-12-03 来源:互联网
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  • 前言
  • 1.导入txt文件
  • 2.导入sql文件
    • 2.1 安装依赖库pymysql
  • 3.小结
    • 总结

      前言

      Pandas是python的一个数据分析包,是基于NumPy的一种工具提供了大量数据结构和函数,可以很方便的处理结构化数据,常见数据结构有:

      Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。

      DataFrame:二维的表格型数据结构,可以将DataFrame理解为Series的容器

      Time- Series:以时间为索引的Series

      Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器

      1.导入txt文件

      本文所使用到的test.txt的内容如下:

      使用read_table()方法导入txt文件

      import pandas as pd
      
      df = pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\test.txt')
      print(df)
      

      result:

        我是李华。 今天本来留下班里十几个人做大扫除结果他们都跑了,只留下了我一个人干完了所有活。 回家的路上真不巧又下了雨,
      0  雨太大把我自行车前轮胎上的辐条都冲走了,我非常生气。 为了报复今天发生的一切,我骑着钢圈回到...        
      1                                     并把教室里的椅子都扔了出去。

      该方法是将利用分隔符分开的文件导入DataFrame的通用函数。不仅可以导入.txt文件,也可以导入.csv文件。

      df = pd.read_table(r'C:\Users\admin\Desktop\中文\数据分析测试表.csv')
      print(df)
      

      result:

         区域,省份,城市
      0  东北,辽宁,大连
      1  西北,陕西,西安
      2  华南,广东,深圳
      3  华北,北京,北京
      4  华中,湖北,武汉

      read_table()方法的其他参数用法和read_csv()方法基本一致,再此不再赘述。

      2.导入sql文件

      2.1 安装依赖库pymysql

      python连接MySQL要用到pymysql,需要手动进行安装。

      import pandas as pd
      import pymysql
      
      con = pymysql.connect(host='127.0.0.1',  # 数据库地址,本机为127.0.0.1或localhost
                            user='root',  # 用户名
                            password='123456',  # 密码
                            db='test',  # 数据库名
                            charset='utf-8')  # 数据库编码,一般为utf-8
      sql = "select * from employees"
      df = pd.read_sql(sql, con)
      print(df)
      

      此时报错

      修改charset='utf8'后错误解决:

      con = pymysql.connect(host='127.0.0.1',  # 数据库地址,本机为127.0.0.1或localhost
                            user='root',  # 用户名
                            password='123456',  # 密码
                            db='test',  # 数据库名
                            charset='utf8')  # 数据库编码,一般为utf-8
      sql = "select * from employees"
      df = pd.read_sql(sql, con)
      print(df)
      

      result:

         eID NAME sex       birth jobs      firJob    hiredate
      0    1   张三   男  1990-06-21   教师  2005-06-20  2009-08-26
      1    2  鲁怀德   男  2004-06-29   工人  2018-08-01  2021-01-06
      2    3  赵燕妮   女  1994-07-06  售货员  2004-09-21  2019-05-23

      这里提供数据库查询结果作为比对:

      注:python使用pymysql与MySQL交互时,编码方式只能写成utf8,不要习惯性地写成utf-8

      3.小结

      导入数据主要用到pandas里的read_x()方法,x表示待导入文件的格式

      除了之前介绍的导入.xlsx文件的read_excel(),导入.csv文件的read_csv(),导入txt的read_table(),导入sql文件的read_sql()之外,

      还有一些其他方法在此列出。这些使用到的不多,在此不做深入说明,。后面如有使用到再进行更新。

      pd.read_xml()
      pd.read_html()
      pd.read_json()
      pd.read_clipboard()
      pd.read_feather()
      pd.read_fwf()
      pd.read_gbq()
      pd.read_orc()
      

      总结

      到此这篇关于pandas学习之txt与sql文件基本操作的文章就介绍到这了,更多相关pandas之txt与sql文件操作内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc!

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