pandas(一)
pandas.io
1.概述,主要从txt,json,pkl,csv,excel中读取数据,读取的数据最终转化为pandas.core.frame.DataFrame类型的df
先来看总的api
from pandas.io.clipboards import read_clipboard #读剪切板
from pandas.io.excel import ExcelFile, ExcelWriter, read_excel #读excel
from pandas.io.feather_format import read_feather
from pandas.io.gbq import read_gbq
from pandas.io.html import read_html
from pandas.io.json import read_json
from pandas.io.packers import read_msgpack, to_msgpack
from pandas.io.parquet import read_parquet
from pandas.io.parsers import read_csv, read_fwf, read_table
from pandas.io.pickle import read_pickle, to_pickle
from pandas.io.pytables import HDFStore, read_hdf
from pandas.io.sas import read_sas
from pandas.io.spss import read_spss
from pandas.io.sql import read_sql, read_sql_query, read_sql_table
from pandas.io.stata import read_stata
io的api里主要包含了读取操作,写入操作主要在pandas.core.frame.DataFrame
2.一个为操作pkl文件的demo
import pandas as pd original_df = pd.DataFrame({"foo": range(5), "bar": range(5, 10)}) pd.to_pickle(original_df, "~/work/data/dummy.pkl") df = pd.read_pickle("~/work/data/dummy.pkl")
如果df想写入为csv或其他格式可以调用df.to_csv
pandas(一)的更多相关文章
- pandas基础-Python3
未完 for examples: example 1: # Code based on Python 3.x # _*_ coding: utf-8 _*_ # __Author: "LEM ...
- 10 Minutes to pandas
摘要 一.创建对象 二.查看数据 三.选择和设置 四.缺失值处理 五.相关操作 六.聚合 七.重排(Reshaping) 八.时间序列 九.Categorical类型 十.画图 十一 ...
- 利用Python进行数据分析(15) pandas基础: 字符串操作
字符串对象方法 split()方法拆分字符串: strip()方法去掉空白符和换行符: split()结合strip()使用: "+"符号可以将多个字符串连接起来: join( ...
- 利用Python进行数据分析(10) pandas基础: 处理缺失数据
数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理 ...
- 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...
- 利用Python进行数据分析(9) pandas基础: 汇总统计和计算
pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法. 例如,sum() 方法,进行列小计: sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计: idxmax() 获取最大值对应的索 ...
- 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作
一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 ...
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍
一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构 ...
- pandas.DataFrame对行和列求和及添加新行和列
导入模块: from pandas import DataFrame import pandas as pd import numpy as np 生成DataFrame数据 df = DataFra ...
- pandas.DataFrame排除特定行
使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列 ...
随机推荐
- java课程之团队开发冲刺阶段2.1
一.总结昨天任务 1.由于使用的模拟器,自己没有安卓手机,所以在制作手机静音功能的时候有一些麻烦 2.功能没有完成 二.遇到的困难 1.安卓手机的静音功能分为五个部分的静音,需要每个都要静音 2.当在 ...
- 关于GAN的一些笔记
目录 1 Divergence 1.1 Kullback–Leibler divergence 1.2 Jensen–Shannon divergence 1.3 Wasserstein distan ...
- git使用散记
1.从远程clone一个项目 git clone ‘项目地址’ //clone项目地 git checkout -b dev origin/dev //远程已有dev分支,新建本地dev分支与远程相对 ...
- MySQL的异常问题
异常问题
- 寒假day18
今天完成了人才动态模块的数据爬取
- SpringMVC_执行原理
什么是SpringMVC 概述 Spring MVC是Spring Framework的一部分,是基于Java实现MVC的轻量级Web框架. 查看官方文档:https://docs.spring.io ...
- Tensorflow学习教程------Fetch and Feed
#coding:utf-8 import tensorflow as tf #Fetch input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(1.0) inp ...
- find: paths must precede expression
郁闷了今天进行如下的查询居然报告错误, [root@localhost /]# find /root/ -name *.txtfind: paths must precede expressionUs ...
- SpringContextHolder类
1.通常使用SpringContextHolder类获取bean实例: 解决: 如果要在静态方法中调用某一bean的方法,那么该bean必须声明为static的,但正常情况下@Autowired无法注 ...
- Java final 关键字的用法以及原理(7)
/* final : 最终.作为一个修饰符, 1:可以修饰类,函数,变量. 2:被final修饰的类不可以被继承.为了避免被继承,被子类复写功能. 3:被final修饰的方法不可以被复写. 4:被fi ...