格式類型	數據描述	Reader	Writer
text	CSV	read_ csv	to_csv
text	JSON	read_json	to_json
text	HTML	read_html	to_html
text	clipboard	read_clipboard	to_clipboard
binary	Excel	read_excel	to_excel
binary	HDF5	read_hdf	to_hdf
binary	Feather	read_feather	to_feather
binary	Msgpack	read_msgpack	to_msgpack
binary	Stata	read_stata	to_stata
binary	SAS	read_sas
binary	Python Pickle	read_pickle	to_pickle
SQL	SQL	read_sql	to_sql
SQLGoogle	Big Query	read_gbq	to_gbq

主要內容

文件讀取
1.read_csv
2.read_excel
3.read_html
4.read_sql
5.read_sql_table
文件保存
1.to_csv
2.to_excel
3.to_sql

1 read_csv

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skipinitialspace=False, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, skip_blank_lines=True, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, iterator=False, chunksize=None, compression='infer', thousands=None, decimal=b'.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, doublequote=True, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, tupleize_cols=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)[source]¶

參數詳解

filepath_or_buffer ：可以是URL，可用URL類型包括：http, ftp, s3和文件。對於多文件正在准備中本地文件讀取。
sep：如果不指定參數，則會嘗試使用逗號分隔。分隔符長於一個字符並且不是‘\s+’,將使用python的語法分析器。並且忽略數據中的逗號。正則表達式例子：’\r\t’。
delimiter：定界符，備選分隔符（如果指定該參數，則sep參數失效）
delim_whitespace ：指定空格(例如’ ‘或者’ ‘)是否作為分隔符使用，等效於設定sep=’\s+’。如果這個參數設定為True那么delimiter 參數失效。

header ：指定行數用來作為列名，數據開始行數。如果文件中沒有列名，則默認為0【第一行數據】，否則設置為None。如果明確設定 header = 0 就會替換掉原來存在列名。header參數可以是一個list例如：[0,1,3]，這個list表示將文件中的這些行作為列標題（意味着每一列有多個標題），介於中間的行將被忽略掉。注意：如果skip_blank_lines=True 那么header參數忽略注釋行和空行，所以header=0表示第一行數據而不是文件的第一行。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('friends.csv',encoding='utf-8',header=0)
data.head()
Out[109]: 
   Unnamed: 0            ...                              Signature
0           0            ...              我一定會證明我努力的意義，即使生活一次一次否定它。
1           1            ...                                    NaN
2           2            ...                                    NaN
3           3            ...                                    NaN
4           4            ...                        希望外表的放肆遮得住內心的柔弱
[5 rows x 6 columns]
from io import StringIO
import pandas as pd
data = pd.read_csv('friends.csv',encoding='utf-8',header=None)
data.head()
Out[110]: 
     0         1            ...                 4                          5
0  NaN  NickName            ...              City                  Signature
1  0.0       張亞飛            ...               NaN  我一定會證明我努力的意義，即使生活一次一次否定它。
2  1.0     Messi            ...                晉城                        NaN
3  2.0         夕            ...                晉城                        NaN
4  3.0    Irving            ...               NaN                        NaN
[5 rows x 6 columns]

names ：用於結果的列名列表，如果數據文件中沒有列標題行，就需要執行 header=None。names屬性在header之前運行默認列表中不能出現重復，除非設定參數mangle_dupe_cols=True。

In [32]: a = pd.read_csv('out.log',names='ko')

In [33]: a
Out[33]:
           k     o
0       book  kook
1      joke2  dddd
2      fang3   NaN
3      test1   NaN
4      test2   NaN
5      test3   NaN
6  1997/10/2   NaN

index_col ：用作行索引的列編號或者列名，如果給定一個序列則有多個行索引。
usecols：返回一個數據子集，該列表中的值必須可以對應到文件中的位置（數字可以對應到指定的列）或者是字符傳為文件中的列名。例如：usecols有效參數可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’]。使用這個參數可以加快加載速度並降低內存消耗。
prefix：在沒有列標題時，也就是header設定為None，給列添加前綴。例如：添加prefix= ‘X’ 使得列名稱成為 X0, X1, …

dtype：每列數據的數據類型。例如 {‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}

skipinitialspace：忽略分隔符后的空白（默認為False，即不忽略）.
skiprows ：需要忽略的行數（從文件開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始）。

nrows ：需要讀取的行數（從文件頭開始算起）。
na_values ：一組用於替換NA/NaN的值。如果傳參，需要制定特定列的空值。默認為‘1.#IND’, ‘1.#QNAN’, ‘N/A’, ‘NA’, ‘NULL’, ‘NaN’, ‘nan’`.
keep_default_na：如果指定na_values參數，並且keep_default_na=False，那么默認的NaN將被覆蓋，否則添加
na_filter：是否檢查丟失值（空字符串或者是空值）。對於大文件來說數據集中沒有空值，設定na_filter=False可以提升讀取速度。
skip_blank_lines ：如果為True，則跳過空行；否則記為NaN。

pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,
                arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, 
                convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,
                true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds)

　　重要參數詳解

io ：excel 路徑
sheetname：默認是sheetname為0，返回多表使用sheetname=[0,1]，若sheetname=None是返回全表。注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe。
header ：指定作為列名的行，默認0，即取第一行，數據為列名行以下的數據；若數據不含列名，則設定 header = None；

skiprows：省略指定行數的數據
skip_footer：省略從尾部數的行數據
index_col ：指定列為索引列，也可以使用 u’string’
names：指定列的名字，傳入一個list數據

3 read_html

pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, tupleize_cols=None, thousands=', ', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True)[source]

　參數詳解

io : str or file-like

A URL, a file-like object, or a raw string containing HTML. Note that lxml only accepts the http, ftp and file url protocols. If you have a URL that starts with 'https'you might try removing the 's'.

接收網址、文件、字符串。網址不接受https，嘗試去掉s后爬去

match : str or compiled regular expression, optional

The set of tables containing text matching this regex or string will be returned. Unless the HTML is extremely simple you will probably need to pass a non-empty string here. Defaults to ‘.+’ (match any non-empty string). The default value will return all tables contained on a page. This value is converted to a regular expression so that there is consistent behavior between Beautiful Soup and lxml.

正則表達式，返回與正則表達式匹配的表格。

flavor : str or None, container of strings

The parsing engine to use. ‘bs4’ and ‘html5lib’ are synonymous with each other, they are both there for backwards compatibility. The default of None tries to use lxml to parse and if that fails it falls back on bs4 + html5lib.

解析器默認為‘lxml’

header : int or list-like or None, optional

The row (or list of rows for a MultiIndex) to use to make the columns headers.

指定列標題所在的行，list為多重索引

index_col : int or list-like or None, optional

The column (or list of columns) to use to create the index.

指定行標題對應的列，list為多重索引

skiprows : int or list-like or slice or None, optional

0-based. Number of rows to skip after parsing the column integer. If a sequence of integers or a slice is given, will skip the rows indexed by that sequence. Note that a single element sequence means ‘skip the nth row’ whereas an integer means ‘skip n rows’.

跳過第n行（序列標示）或跳過n行（整數標示）

attrs : dict or None, optional

This is a dictionary of attributes that you can pass to use to identify the table in the HTML. These are not checked for validity before being passed to lxml or Beautiful Soup. However, these attributes must be valid HTML table attributes to work correctly. For example,
attrs = {'id': 'table'} 
is a valid attribute dictionary because the ‘id’ HTML tag attribute is a valid HTML attribute for any HTML tag as per this document.
attrs = {'asdf': 'table'} 
is not a valid attribute dictionary because ‘asdf’ is not a valid HTML attribute even if it is a valid XML attribute. Valid HTML 4.01 table attributes can be found here. A working draft of the HTML 5 spec can be found here. It contains the latest information on table attributes for the modern web.

傳遞一個字典，標示表格的屬性值。

parse_dates : bool, optional

boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False

boolean. If True -> try parsing the index.

list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> try parsing columns 1, 2, 3 each as a separate date column.

list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> combine columns 1 and 3 and parse as a single date column.

dict, e.g. {‘foo’ : [1, 3]} -> parse columns 1, 3 as date and call result ‘foo’

If a column or index contains an unparseable date, the entire column or index will be returned unaltered as an object data type. For non-standard datetime parsing, use pd.to_datetime after pd.read_csv

Note: A fast-path exists for iso8601-formatted dates.

解析日期

tupleize_cols : bool, optional

If False try to parse multiple header rows into a MultiIndex, otherwise return raw tuples. Defaults to False.

Deprecated since version 0.21.0: This argument will be removed and will always convert to MultiIndex

不推薦使用

thousands : str, optional

Separator to use to parse thousands. Defaults to ','.

千位分隔符

encoding : str or None, optional

The encoding used to decode the web page. Defaults to None.``None`` preserves the previous encoding behavior, which depends on the underlying parser library (e.g., the parser library will try to use the encoding provided by the document).

解碼方式，默認使用文檔提供的編碼

decimal : str, default ‘.’

Character to recognize as decimal point (e.g. use ‘,’ for European data).

New in version 0.19.0.

小數點標示，默認使用“.”

converters : dict, default None

Dict of functions for converting values in certain columns. Keys can either be integers or column labels, values are functions that take one input argument, the cell (not column) content, and return the transformed content.

New in version 0.19.0.

轉換某些列的函數的字典：鍵為列名或者整數，值為轉換函數，函數只能傳入一個參數，就是該列單元格的值。

na_values : iterable, default None

Custom NA values

New in version 0.19.0.

標示那些為NA值

keep_default_na : bool, default True

If na_values are specified and keep_default_na is False the default NaN values are overridden, otherwise they’re appended to

New in version 0.19.0.

保持默認的NA值，與na_values一起使用

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
@Datetime: 2018/11/11
@Author: Zhang Yafei
"""
from multiprocessing import Pool

import pandas
import requests
import os

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
HTML_DIR = os.path.join(BASE_DIR,'葯品商品名通用名稱數據庫')

if not os.path.exists(HTML_DIR):
    os.mkdir(HTML_DIR)

name_list = [] 
if os.path.exists('drug_name.csv'):
    data = pandas.read_csv('drug_name.csv',encoding='utf-8')
    
header = {
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
        'Cache-Control': 'max-age=0',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Content-Length': '248',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Cookie': 'JSESSIONID=0000ixyj6Mwe6Be4heuHcvtSW4C:-1; Hm_lvt_3849dadba32c9735c8c87ef59de6783c=1541937281; Hm_lpvt_3849dadba32c9735c8c87ef59de6783c=1541940406',
        'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
        'Origin': 'http://pharm.ncmi.cn',
        'Referer': 'http://pharm.ncmi.cn/dataContent/dataSearch.do?did=27',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
    }


def spider(page):
    adverse_url = 'http://pharm.ncmi.cn/dataContent/dataSearch.do?did=27'
    form_data = {
        'method': 'list',
        'did': 27,
        'ec_i': 'ec',
        'ec_crd': 15,
        'ec_p': page,
        'ec_rd': 15,
        'ec_pd': page,
    }
    response = requests.post(url=adverse_url,headers=header,data=form_data)
    filename = '{}.html'.format(page)
    with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
        f.write(response.text)
    print(filename,'下載完成')


def get_response(page):
    file = os.path.join(HTML_DIR,'{}.html')
    with open(file.format(page),'r',encoding='utf-8') as f:
        response = f.read()
    return response


def parse(page):
    response = get_response(page)
    result = pandas.read_html(response,attrs={'id':'ec_table'})[0]
    data = result.iloc[:,:5]
    data.columns = ['序號','批准文號','葯品中文名稱','葯品商品名稱','生產單位']
    if page==1:
        data.to_csv('drug_name.csv',mode='w',encoding='utf_8_sig',index=False)
    else:
        data.to_csv('drug_name.csv',mode='a',encoding='utf_8_sig',header=False,index=False)
    print('第{}頁數據存取完畢'.format(page))

def get_unparse_data():
    if os.path.exists('drug_name.csv'):
        pages = data['序號']
        pages = list(set(range(1,492))-set(pages.values))
    else:
        pages = list(range(1,492))
    return pages
    
def download():
     pool = Pool()
     pool.map(spider,list(range(1,492)))
     pool.close()
     pool.join()
    
    
def write_to_csv():
    pages = get_unparse_data()
    print(pages)
    list(map(parse,pages))    
    
def new_data(chinese_name):
    trade_name = '/'.join(set(data[data.葯品中文名稱==chinese_name].葯品商品名稱))
    name_list.append(trade_name)
      
def read_from_csv():
    name = data['葯品中文名稱'].values
    print(len(name))
    chinese_name = list(set(data['葯品中文名稱'].values))
    list(map(new_data,chinese_name))
    df_data = {'葯品中文名稱':chinese_name,'葯品商品名稱':name_list}
    new_dataframe = pandas.DataFrame(df_data)
    new_dataframe.to_csv('unique_chinese_name.csv',mode='w',encoding='utf_8_sig',index=False)
    return new_dataframe    
    
def main():
#    download()    
#    write_to_csv()
    return read_from_csv()

if __name__ == '__main__':
    drugname_dataframe = main()

葯品商品名和通用名信息下載

4 read_sql

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

效果：將SQL查詢或數據庫表讀入DataFrame。

此功能是一個方便的包裝和（為了向后兼容）。它將根據提供的輸入委派給特定的功能。SQL查詢將被路由到，而數據庫表名將被路由到。請注意，委派的功能可能有更多關於其功能的特定說明，此處未列出。

參數詳解

sql : string or SQLAlchemy Selectable (select or text object)

SQL query to be executed or a table name.

要執行的SQL查詢或表名。

con : SQLAlchemy connectable (engine/connection) or database string URI

or DBAPI2 connection (fallback mode)

Using SQLAlchemy makes it possible to use any DB supported by that library. If a DBAPI2 object, only sqlite3 is supported.

或DBAPI2連接（后備模式）

使用SQLAlchemy可以使用該庫支持的任何數據庫。如果是DBAPI2對象，則僅支持sqlite3。

index_col : string or list of strings, optional, default: None

Column(s) to set as index(MultiIndex).

要設置為索引的列（MultiIndex）。

coerce_float : boolean, default True

Attempts to convert values of non-string, non-numeric objects (like decimal.Decimal) to floating point, useful for SQL result sets.

嘗試將非字符串，非數字對象（如decimal.Decimal）的值轉換為浮點，這對SQL結果集很有用。

params : list, tuple or dict, optional, default: None

List of parameters to pass to execute method. The syntax used to pass parameters is database driver dependent. Check your database driver documentation for which of the five syntax styles, described in PEP 249’s paramstyle, is supported. Eg. for psycopg2, uses %(name)s so use params={‘name’ : ‘value’}

parse_dates : list or dict, default: None
List of column names to parse as dates.

要解析為日期的列名列表。

Dict of {column_name: format string} where format string is strftime compatible in case of parsing string times, or is one of (D, s, ns, ms, us) in case of parsing integer timestamps.

在解析字符串時，格式字符串是strftime兼容的格式字符串，或者是（D、s、ns、ms、us），以防解析整型時間戳。

Dict of {column_name: arg dict}, where the arg dict corresponds to the keyword arguments of pandas.to_datetime() Especially useful with databases without native Datetime support, such as SQLite.

{column_name：arg dict}的字典，其中arg dict對應於pandas.to_datetime（）的關鍵字參數。對於沒有本機Datetime支持的數據庫（如SQLite）特別有用。

columns : list, default: None

List of column names to select from SQL table (only used when reading a table).

從SQL表中選擇的列名列表（僅在讀取表時使用）。

chunksize : int, default None

If specified, return an iterator where chunksize is the number of rows to include in each chunk.

如果指定，則返回一個迭代器，其中chunksize是要包含在每個塊中的行數。

使用案例

import pymysql
import pandas as pd
 
con = pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",password="password",db="world")
# 讀取sql
data_sql=pd.read_sql("SQL查詢語句",con)
# 存儲
data_sql.to_csv("test.csv")

5 read_sql_table

pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)[source]

效果：將SQL數據庫表讀入DataFrame。

給定一個表名和一個SQLAlchemy可連接，返回一個DataFrame。此功能不支持DBAPI連接。

參數詳解

table_name : string

Name of SQL table in database.

數據庫中SQL表的名稱。

con : SQLAlchemy connectable (or database string URI)

SQLite DBAPI connection mode not supported.

不支持SQLite DBAPI連接模式。

schema : string, default None

Name of SQL schema in database to query (if database flavor supports this). Uses default schema if None (default).

要查詢的數據庫中的SQL模式的名稱（如果數據庫flavor支持此功能）。如果為None（默認值），則使用默認架構。

index_col : string or list of strings, optional, default: None

Column(s) to set as index(MultiIndex).

要設置為索引的列（MultiIndex）。

coerce_float : boolean, default True

Attempts to convert values of non-string, non-numeric objects (like decimal.Decimal) to floating point. Can result in loss of Precision.

嘗試將非字符串，非數字對象（如decimal.Decimal）的值轉換為浮點值。可能導致精度損失。

parse_dates : list or dict, default: None
List of column names to parse as dates.

要解析為日期的列名列表。

Dict of {column_name: format string} where format string is strftime compatible in case of parsing string times or is one of (D, s, ns, ms, us) in case of parsing integer timestamps.

{column_name：format string}的字典，其中格式字符串在解析字符串時間時與strftime兼容，或者在解析整數時間戳的情況下是（D，s，ns，ms，us）之一。

Dict of {column_name: arg dict}, where the arg dict corresponds to the keyword arguments of pandas.to_datetime() Especially useful with databases without native Datetime support, such as SQLite.

{column_name：arg dict}的字典，其中arg dict對應於pandas.to_datetime（）的關鍵字參數。對於沒有本機Datetime支持的數據庫（如SQLite）特別有用。

columns : list, default: None

List of column names to select from SQL table

從SQL表中選擇的列名列表

chunksize : int, default None

If specified, returns an iterator where chunksize is the number of rows to include in each chunk.

如果指定，則返回一個迭代器，其中chunksize是要包含在每個塊中的行數。

使用案例

import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
 
con = create_engine('mysql+pymysql://user_name:password@127.0.0.1:3306/database_name')
data = pd.read_sql_table("table_name", con)
data.to_csv("table_name.csv")

文件保存

　1 to_csv

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=', ', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, mode='w', encoding=None, compression='infer', quoting=None, quotechar='"', line_terminator=None, chunksize=None, tupleize_cols=None, date_format=None, doublequote=True, escapechar=None, decimal='.')[source]¶

　　參數詳解

path_or_buf=None： string or file handle, default None

File path or object, if None is provided the result is returned as a string.

字符串或文件句柄，默認無文件

路徑或對象，如果沒有提供，結果將返回為字符串。

sep : character, default ‘,’

Field delimiter for the output file.

默認字符 ‘ ，’

輸出文件的字段分隔符。

na_rep : string, default ‘’

Missing data representation

字符串，默認為 ‘’

浮點數格式字符串

float_format : string, default None

Format string for floating point numbers

字符串，默認為 None

浮點數格式字符串

columns : sequence, optional Columns to write

順序，可選列寫入

header : boolean or list of string, default True

Write out the column names. If a list of strings is given it is assumed to be aliases for the column names

字符串或布爾列表，默認為true

寫出列名。如果給定字符串列表，則假定為列名的別名。

index : boolean, default True

Write row names (index)

布爾值，默認為Ture

寫入行名稱（索引）

index_label : string or sequence, or False, default None。Column label for index column(s) if desired. If None is given, and header and index are True, then the index names are used. A sequence should be given if the DataFrame uses MultiIndex. If False do not print fields for index names. Use index_label=False for easier importing in R

字符串或序列，或False,默認為None

如果需要，可以使用索引列的列標簽。如果沒有給出，且標題和索引為True，則使用索引名稱。如果數據文件使用多索引，則應該使用這個序列。如果值為False，不打印索引字段。在R中使用index_label=False 更容易導入索引.

mode : str

模式：值為‘str’，字符串

Python寫模式，默認“w”

encoding : string, optional

編碼：字符串，可選

表示在輸出文件中使用的編碼的字符串，Python 2上默認為“ASCII”和Python 3上默認為“UTF-8”。

compression : string, optional

字符串，可選項

表示在輸出文件中使用的壓縮的字符串，允許值為“gzip”、“bz2”、“xz”，僅在第一個參數是文件名時使用。

line_terminator : string, default ‘\n’

字符串，默認為 ‘\n’

在輸出文件中使用的換行字符或字符序列

quoting : optional constant from csv module

CSV模塊的可選常量

默認值為to_csv.QUOTE_MINIMAL。如果設置了浮點格式，那么浮點將轉換為字符串，因此csv.QUOTE_NONNUMERIC會將它們視為非數值的。

quotechar : string (length 1), default ‘”’

字符串（長度1），默認“”

用於引用字段的字符

doublequote : boolean, default True

布爾，默認為Ture

控制一個字段內的quotechar

escapechar : string (length 1), default None

字符串（長度為1），默認為None

在適當的時候用來轉義sep和quotechar的字符

chunksize : int or None

一次寫入行

tupleize_cols : boolean, default False

布爾值，默認為False

從版本0.21.0中刪除：此參數將被刪除，並且總是將多索引的每行寫入CSV文件中的單獨行

（如果值為false）將多索引列作為元組列表（如果TRUE）或以新的、擴展的格式寫入，其中每個多索引列是CSV中的一行。

date_format : string, default None。字符串，默認為None.字符串對象轉換為日期時間對象

decimal: string, default ‘.’字符串，默認’。’字符識別為小數點分隔符。例如。歐洲數據使用 ’，’

注意事項：

1、一般情況下我們用utf-8編碼進行保存，如果出現中文編碼錯誤，則可以依次換用gbk，gb2312 , gb18030，一般總能成功的，本例中用utf-8
2、to_csv方法，具體參數還有很多，可以去看官方文檔，這里提到一個index = False參數，表示保存csv的時候，我們不保存pandas 的Data frame的行索引1234這樣的序號，默認情況不加的話是index = True，會有行號（如下圖），這點在保存數據庫mysql的時候體現尤其明顯，不注意的話可能會出錯

2 to_excel

to_excel(self, excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None,columns=None, 
header=True, index=True, index_label=None,startrow=0, startcol=0, engine=None, 
merge_cells=True, encoding=None,inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)

常用參數解析

excel_writer ： ExcelWriter目標路徑
sheet_name ：excel表名命名
na_rep ：缺失值填充，可以設置為字符串
columns ：選擇輸出的的列存入
header :指定作為列名的行，默認0，即取第一行，數據為列名行以下的數據；若數據不含列名，則設定 header = None；

index：默認為True，顯示index，當index=False 則不顯示行索引（名字）
index_label：設置索引列的列名

writer = pd.ExcelWriter('data/excel.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='user', index=False)
writer.save()

多張表保存到一個excel文件

with pd.ExcelWriter(path="結果.xlsx") as writer:
    exam_data.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='試題數據', index=False)
    student_total_score.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='學生總成績', index=False)
    student_semester_total.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='每個學生各學期總成績', index=False)
    course_avg_score.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='各門課程平均成績', index=False)
    greater_than_avg_student.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name='各學期大於本課程平均成績的學生姓名及成績', index=False)
    writer.save()

補充：固定輸出列的順序

data = pd.DataFrame(data=data_list)
# 固定列表的輸出順序
data = data.loc[:, columns]

3 to_sql

import pandas as pd
data = [
       {"name":"張三","age":18,"city":"北京"},
       {"name":"李四","age":19,"city":"上海"},
       {"name":"王五","age":20,"city":"廣州"},
       {"name":"趙六","age":21,"city":"深圳"},
       {"name":"孫七","age":22,"city":"武漢"}
]
df = pd.DataFrame(data,columns=["name","age","city"])
df

	name	age	city
0	張三	18	北京
1	李四	19	上海
2	王五	20	廣州
3	趙六	21	深圳
4	孫七	22	武漢

from sqlalchemy import create_engine

table_name = "user"

engine = create_engine(
    "mysql+pymysql://root:0000@127.0.0.1:3306/db_test?charset=utf8",
    max_overflow=0,  # 超過連接池大小外最多創建的連接
    pool_size=5,  # 連接池大小
    pool_timeout=30,  # 池中沒有線程最多等待的時間，否則報錯
    pool_recycle=-1  # 多久之后對線程池中的線程進行一次連接的回收（重置）
)
conn = engine.connect()
df.to_sql(table_name, conn, if_exists='append',index=False)

上面代碼已經實現將我們構造的df數據保存MySQL，現在提一些注意點

注意事項：
1、我們用的庫是sqlalchemy，官方文檔提到to_sql是被sqlalchemy支持
文檔地址：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_sql.html
2、數據庫配置用你自己的數據庫配置，db_flag為數據庫類型，根據不同情況更改，在保存數據之前，要先創建數據庫字段。

3. engine_config為數據庫連接配置信息
4、create_engine是根據數據庫配置信息創建連接對象
5、if_exists = 'append',追加數據
6、index = False 保存時候，不保存df的行索引，這樣剛好df的3個列和數據庫的3個字段一一對應，正常保存，如果不設置為false的話，數據相當於4列，跟MySQL 3列對不上號，會報錯

Pandas系列（十一）-文件IO操作

主要內容

文件讀取

1 read_csv

2 read_excel

3 read_html

4 read_sql

5 read_sql_table

文件保存

1 to_csv

2 to_excel

3 to_sql

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