2018.03.29 python-pandas 數據讀取

#數據讀取
# read_table,read_csv,read_excel

#讀取普通分隔數據：read_table
#可以讀取txt，csv
import os
import pandas as pd
os.chdir(r'C:\Users\BRIGHT-SH-002\Desktop\python')


data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0)
print(data1)
data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0,index_col=0)
print(data1)
#delimiter:用於拆分的字符，也可以用sep：sep=','
#header：用做列名的序號，默認為0（第一行）
#index_col:指定將某烈為行索引，否則自動索引0,1 （作為索引列）

#read_table主要用於讀取簡單的數據 txt/csv

結果：

   va1  va2  va3  va4
0    1    2    3    4
1    2    3    4    5
2    3    4    5    6
3    4    5    6    7
     va2  va3  va4
va1              
1      2    3    4
2      3    4    5
3      4    5    6
4      5    6    7 

# 讀取csv數據：read_csv
# 先熟悉一下excel怎么導出csv
data2 = pd.read_csv('data2.csv',engine='python')
print(data2.head())
#engine:使用的分析引擎，可以選擇C或者python。 C引擎快但是python引擎更加完備
#encoding：指定字符集類型，即編碼，通常指定'utf-8'
print(type(data2))
#大多數情況先將excel導出csv，再讀取

 

#讀取excel數據:read_excel
data3 = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test1',header=0)
print(data3.head())
#io:文件路徑
#sheet_name:返回多個表用sheet_name=[0,1],若sheet_name=None是返回全表 
                                    #-> 1.int/string 返回的是dataframe 2.而None和list返回的是dict
#header:指定列名行，默認0，取第一行
#index_col:指定列為索引列，也可以使用：'strings'