数据导入的基本操作 导入CSV、Excel、MySql、Html、文本数据

数据导入的基本操作 导入CSV、Excel、MySql、Html、文本数据

导入CSV文件

csv是一种常见的数据存储格式,基本上我们遇到的数据都可以转为这种存储格式。在Python数据分析中,我们可以使用pandas模块导入csv数据。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('./k_code.csv')
df.describe # 查看数据的基本信息
df.sort_values(by="") # 按照某列数据进行排序

导入Excel文件

excel是一种表格文件,在Python数据分析中,我们同样可以使用pandas模块导入

import pandas as pd
df=pd.read_excel('./k_code.excel')

导入MySQL文件

MySQL是一种很常见的数据库,在Python数据分析中,我们可以直接从MySQL中取数据

import pandas as pd
import pymysql
# 链接MySQL数据库
conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",password="123456",db="eyujun")
# 创建sql语句
sql="select * from baba"
df=pd.read_sql(sql,conn)

导入html文件

使用pandas,可以直接从html网页中加载对应table表格中的数据,但是在使用read_html()之前,需要先安装html5lib模块与beautifulsoup4模块

import pandas as pd
df=pd.read_html('./k_code.html')

导入Txt文件

有时候我们希望直接导入txt文本数据,也可以直接使用pandas为我们提供的方法

import pandas as pd
df=pd.read_table('./k_code.txt')
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